这是一种可能的实现方式：

import numpy as np

def index2coord(index, shape):
    return ((np.expand_dims(index, 1) // np.r_[1, shape[:0:-1]].cumprod()[::-1]) % shape).T

shape = (2, 3, 4)
coord = [[0, 1], [2, 0], [1, 3]]
print(index2coord(coord2index(coord, shape), shape))
# [[0 1]
#  [2 0]
#  [1 3]]

我有一个简短的实现，不使用numpy，但目前只适用于单个索引，而不是像numpy.unravel_index（）那样的一组索引。

def index2coord(index: int, shape: tuple) -> tuple:

    coords = list()
    
    for dim_size in shape:
        coords.append(index % dim_size)  # remainder
        index //= dim_size  # quotient
    
    return tuple(coords)

注意：我觉得“on my own”意味着不使用numpy，否则如果你被允许使用numpy，为什么不直接调用numpy.unravel_index（）呢？