Python Numpy 数组索引转换：如何找到 (6, 7, 8) 形状数组的第 100 个索引的 (x, y, z)

在 Python 中，使用 NumPy 库创建一个形状为 (6, 7, 8) 的数组可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.zeros((6, 7, 8))

要找到第 100 个索引的 (x, y, z)，我们需要将 100 转换为三个维度的索引。假设数组是按照 C 语言风格的索引顺序排列的（即最内层的维度变化最快）。

第 100 个索引可以转换为三个维度索引的过程如下：

z = index % 8
y = (index // 8) % 7
x = (index // 8 // 7) % 6

现在我们可以使用上述公式找到第 100 个索引的 (x, y, z)：

index = 100
z = index % 8
y = (index // 8) % 7
x = (index // 8 // 7) % 6

print('({}, {}, {})'.format(x, y, z))

输出结果为：(2, 5, 4)

所以，第 100 个索引的 (x, y, z) 为 (2, 5, 4)。