如何切割2D numpy数组以获得它的直接邻居?

时间:2017-02-15 20:32:32

标签: python arrays numpy 2d slice

我想遍历我的2D numpy数组并检查它的所有直接邻居。 如果我像这样制作一个numpy数组:

tilemap = np.arange(16).reshape(4,4)

看起来像这样:

 [[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]

我创建的循环帮助我找到数组中每个点的邻居,如下所示:

 import numpy as np

 mapwidth = 4
 mapheight = 4

 tilemap = np.arange(mapwidth * mapheight).reshape(mapwidth, mapheight)

 row = 0
 for i in tilemap:
     count = 0
     for j in i:
         column = j % mapwidth
         check = tilemap[row-1:row+2, column-1:column+2]
         print(check)
         count += 1
         if count % mapheight == 0:
             row += 1

但是,当我这样做时,我不会在数组中找到任何邻居,其值为0,1,2,3,4,8和12.我明白为什么会这样。例如,如果我取值8.它的索引为[2,0]。 row-1将导致-1,这与此示例中的索引3相同。行+ 2是2.并且切片2:3将不会产生任何结果,因为2和3之间没有任何内容。

无论如何,我正在寻找的结果是这样的(对于值8):

[[4  5]
[ 8  9]
[12 13]]

我知道我可以通过堆积一些if语句来达到这个目的,但我想知道是否有一种更优雅的方法可以解决这个问题。

感谢您的时间。

(对于那些很想知道这一点的人): 例如,邻居值11实际上就像我想要的那样返回,没有任何错误。它返回:

[[6  7]
[10 11]
[14 15]]

编辑:

我还应该提到我试过这个:

check = np.take(tilemap, tilemap[row-1:row+2, column-1:column+2], mode = 'clip')

但这不起作用。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以简化循环的编写方式,而不是假设数组的内容太多,使代码更灵活。 Numpy有一个nditer类,可用于迭代数组。您还可以使用它来获取每个元素的multi-dimensional index。使用ndenumerate类可以进一步简化迭代,类似于Pythons builtin enumerate。如果您不需要返回元素,只需要索引,则可以使用ndindex。以下是使用ndindex

的示例
for r, c in ndindex(tilemap.shape):
    check = tilemap[max(r-1, 0):min(r+1, mapheight), max(c-1, 0):min(c+1, mapwidth)]
    print(check)