Question

我有1D numpy数组的bool代表NxN矩阵（例如，10x10矩阵的值为0到9，然后是10到19，等等）我的目标是找到＆＃39; true＆＃39;相邻的元素 - 上，下，左，右或对角线。

我解决这个问题的计划是迭代数组（对于my_array中的x）以及当一个＆＃39; true＆＃39;遇到元素，输入周围元素的搜索模式。如果其中一个周围元素也为真，则会搜索其周围的元素。但是，我不确定这是否是优化搜索，并且递归地实现它证明是困难的。

有关搜索1D numpy数组中相邻元素的算法或方法的建议吗？

编辑：

因为深度优先搜索我已经看过使用字典来设置元素之间的路径，我尝试创建一个函数来定义它（下面）。

我简化它只考虑左，右，上，下（没有对角线），但边缘情况不起作用。

有了这个，我希望使用深度优先搜索功能，当一个真正的＆＃39;真正的＆＃39;找到元素。

def getgraph(lst):
    #print('here2')
    for x in lst:
        if x is 0:
            graph[x] = set([x+1, x+n])
            x = x+1
        while (x > 0) and (x < (n-1)): #first row, excluding edges
            graph[x] = set([(x-1),(x+1),(x+n)])
            x= x+1

        while x >= (n-1) and x < ((n-1)*n): #second to second last row, with edge cases
            v = x%n
            width = n-1
            print('XN: %f' %v)
            if (x % n) == 0:
                graph[x] = set([x+1, x+n])
                x = x+1
            if (v) is width:
                graph[x] = set([(x-1),(x+n)])
                x = x+1
            else:
                graph[x] = set([(x-1), (x+1), (x+n), (x-n)])
                x= x+1

        while x >= (n-1)*n and x <= ((n*n)-1):
            value = ((n*n)-1)
            if x is value: # works with manually inputting last element number
                graph[x] = set([(x-1),(x-n)])
                x = x+1
            else:
                graph[x] = set([(x-1),(x+1),(x-n)])
                x= x+1

    print(graph)
    return graph

Answer 1

您描述的问题在图像处理中称为“连接组件标记” - 您只需要一维数组而不是矩阵（顺便提一下，这是过去图像处理的常见情况）。

如果您转换为2D数组，则可以应用scipy.ndimage.measurements.label（docs）（例如，如本answer中所述）

如果您仍想自己实施，a 2-pass algorithm被称为标准解决方案。许多其他见解in this other answer。

在1D numpy数组中查找相邻元素

1 个答案: