Python 生成未知多维度的index

Python 生成未知维度的index， ref：Python：列出列表中所有元素的组合可能

from itertools import combinations
def combine(temp_list, n):
    '''根据n获得列表中的所有可能组合（n个元素为一组）'''
    temp_list2 = []
    for c in combinations(temp_list, n):
        temp_list2.append(c)
    return temp_list2

order_dims2 = [2,3,4,5,6]  # [3,4,5]

list1 = []
for i in order_dims2:
    list1.extend(range(i))
end_list = []
for i in range(len(list1)):
    end_list.extend(combine(list1, i))
# print(end_list)

end_list = set([i_ for i_ in end_list if (len(i_) == len(order_dims2))])
# 过滤
for loc in range(int(len(order_dims2)/2 +1)):
    i = loc
    j = len(order_dims2) - i - 1
    if j - i >= 2:
        end_list = set([i_ for i_ in end_list if (i_[i] < order_dims2[i]) and (i_[j] < order_dims2[j])])
    else:
        end_list = set([i_ for i_ in end_list if (i_[i] < order_dims2[i])])

# 排序
for loc in range(len(order_dims2)-1, -1, -1):
    print(loc)
    end_list = sorted(end_list, key=lambda x: x[loc])

reshape order comment

    #  ------------------------------------------------------------------------------------------------------
    #  reshape order：
    #  ref：https://blog.csdn.net/qq_38604355/article/details/112761457
    #  -----------------------------------------------------------------------------------------------------
    # # - order = 'C', 先行后列，【dim1, dim2, ... dimN-1 dimN】， 我们都可以得到最后两维度形成的array，
    #     初始值，【0, 0, ... ,0, dimN-1 dimN】,对二维矩阵按照行进行flatten，
    #     Next   【0, 0, ... ,1, dimN-1 dimN】，对二维矩阵按照行进行flatten按照行进行
    #     ...
    #     End:   【dim1, dim2, ... ,dimN-1, dimN-1 dimN】，对二维矩阵按照行进行flatten按照行进行

    # # - order = 'F', 先列后行 【dim1, dim2, ... dimN-1 dimN】， 我们都可以得到最后两维度形成的array，
    #     对最后两维的每个元素位置进行遍历，从最后两维的 【0，0】开始，然后是【1,0】,...
    #     初始值:【0, 0, 0... ,0, 0 (dimN-2 loc), 0,  0】,
    #           【0, 1, 0... ,0, 0 (dimN-2 loc), 0,  0】,
    #           ...,
    #           【0, dim2, 0... ,0 , 0 (dimN-2 loc), 0,  0】
    #           按dim2进行flatten ，
    #           【0, 0, 1, ... ,0, 0 (dimN-2 loc), 0,  0】,
    #           【0, 1, 1,... ,1, 0 (dimN-2 loc), 0,  0】,
    #           ...,
    #           【0, dim2,1, ... ,dimN-3 , 1 (dimN-2 loc), 0,  0】
    #           按dim2进行flatten ，依次循环到dim3结束

    #   Next:   向以后的维度进行拓展
    #           【0, 0, 0, 1, ... ,0, 0 (dimN-2 loc), 0,  0】,
    #           【0, 1, 0, 1,... ,1, 0 (dimN-2 loc), 0,  0】,
    #           ...,
    #           【0, dim2,0, 1, ... ,0 , 0 (dimN-2 loc), 0,  0】
    #           按dim2进行flatten ，依次循环到dim3结束
    # -----------------------------------------------------------------------------------------------------
    # reshape成 1000 * (3*4*5) 的二维，
    # 3*4*5的顺序确定，，
    #   - order = 'C', 先行后列，偏历完每个channel后在偏历下一个channel，每个channel按照 4*5 的行距 flatten,
    #       最终某一行【channel[0][0][0]，channel[0][0][1],...,channel[2]][3][4]】
    #   - order = 'A', 就是根据内存里的数据读，是什么顺序就什么顺序（C或F），然后然后以同样的顺序，填充到新的shape的矩阵里
    #       最终某一行【channel[0][0][0]，channel[0][0][1],...,channel[2]][3][4]】
    #   - order = 'F', 先列后行，对每个3个channel中的对应元素,在按照每个channel中的列进行flatten，
    #       最终某一行【channel[0][0][0]，channel[1][0][0],channel[2][0][0], channel[0][1][0], ...,channel[1]][0][0]】