计算机内存是线性寻址的。每个存储单元对应一个数字。可以使用基地址（即其第一个元素的存储地址）和项索引来寻址一个内存块。例如，假设基地址为10,000：
item index 0 1 2 3memory address 10,000 10,001 10,002 10,003
为了存储多维块，必须以某种方式使它们的几何形状适合线性存储器。在
C和中
NumPy，这是逐行完成的。2D示例为：
| 0 1 2 3--+------------------------0 | 0 1 2 31 | 4 5 6 72 | 8 9 10 11
因此，例如，在该3×4块中的二维索引
(1, 2)将对应于线性索引
6是
1 x 4 + 2。
unravel_index做相反的。给定线性索引，它将计算相应的
ND索引。由于这取决于块的尺寸，因此也必须通过这些尺寸。因此，在我们的示例中，我们可以
(1,2)从线性索引中获取原始的2D索引
6：
>>> np.unravel_index(6, (3, 4))(1, 2)
注意：以上内容涵盖了一些细节。1）将项目索引转换为内存地址也必须考虑项目大小。例如，整数通常具有4或8个字节。因此，在后一种情况下，item的内存地址
i将为
base+ 8 x i。2）。NumPy比建议的要灵活一些。
ND如果需要，它可以逐列组织数据。它甚至可以处理内存中不连续但留有间隙的数据等。
