numpyのunravel_index()の挙動について

なんかわっかんねぇなぁと思ってたんですが，Jupyter使って実行してみたらなるほど！という感じだったのでメモしておく．

numpy.unravel_index — NumPy v1.10 Manual

扱うのはこの関数．パッと見訳わかりませんね．

n[15]: np.unravel_index(1, (7,6))
Out[15]: (0, 1)

これ，第一引数が返してほしいインデックスで，第二引数が行列の次元みたいです．

この場合，7＊6の行列が存在して，そのうち1番目の要素のインデックスがほしい，と関数を呼んでいます．答えは0行目であり1列目の要素（0行目で0列目は0番目の要素みたいです）．なので，返り値はTupleで（0，1）となっています．

で，この第一引数でリストを指定できるのですよ．これが便利なんだろうけど，帰ってわからなくなっていた．

In[21]: np.unravel_index([1], (7,6))
Out[21]: (array([0]), array([1]))

In[28]: np.unravel_index([0,1], (7,6))
Out[28]: (array([0, 0]), array([0, 1]))

おわかりいただけますかね．これ，リストで渡すと，それぞれを行と列で分けてarrayに入れて返してくれるんですよ．これだけだと誤解を生むと思うので，もうちょっと書いておくと，

In[29]: np.unravel_index([0,6], (7,6))
Out[29]: (array([0, 1]), array([0, 0]))

6番目の縦横のインデックスがほしいと投げられた時，6番目の要素は1行目の0番目にあります．この時，返り値には行のarrayの要素として1，列のarrayの要素として0が含まれているのがわかると思います．

こんな感じで，それぞれのarrayの要素としてインデックスが含まれています．これ，ちゃんと理解しないと大惨事を生みそう．

ダメ押しでもう一例だけだしておく．

In[31]: np.unravel_index([4,5,6], (7,6))
Out[31]: (array([0, 0, 1]), array([4, 5, 0]))

4番目の要素，5番目の要素，6番目の要素がそれぞれ行と列で見た時にどこにあるか（インデックス）が，行部分と列部分でわけて格納されて返ってきます．さすがに私も分かった．