numpy.unravel_index()函数的作用是获取一个/组int类型的索引值在一个多维数组中的位置。

语法：

numpy.unravel_index(indices, dims)

举个简单的例子

求一个多维数组的最大元素的索引

A = np.random.randint(1,100,size=(2,3,5))
# 声明一个size=(3,3,3,2)的数组
print(A)
array([[[98, 29, 32, 73, 90],
        [36, 52, 24,  2, 37],
        [66, 80, 23, 29, 98]],

       [[17, 32, 58, 99, 74],
        [53,  3, 20, 48, 28],
        [53,  7, 74, 34, 68]]])

ind_max = np.argmax(A)
print(ind_max)
18
# 此时得到的索引是将A数组flattern(展成一维数组)后的索引，如何得到对应的原数组的索引呢？


ind_max_src = np.unravel_index(ind_max, A.shape)
print(ind_max_src)
(1, 0, 3)

# 函数numpy.unravel_index(indices, dims)返回的索引值从0开始计数。
print(A[ind_max_src])
99

如果np.unravel_index(indices, dims)的第一个参数是一个int型的数组

则返回该数组中每个元素（即flattern索引值）对应的原数组的索引。

idx = np.unravel_index((0,29),A.shape) 
# 注意索引下标从0开始
print(idx)
# (array([0, 1], dtype=int64), array([0, 2], dtype=int64), array([0, 4], dtype=int64))

print(idx[0])
print(idx[1])
print(idx[2])
[0 1]
[0 2]
[0 4]

first_idx = (idx[0][0],idx[1][0],idx[2][0])
print(first_idx)
print(A[first_idx])
(0, 0, 0)
98