Question

假设我有一个称为“网格”的矩阵：

grid = [ [1, 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, 1] ]

我想尝试定义一个函数，该函数以1个单元格的半径获取每个邻居的内容，并将这些值添加到新的矩阵中，如下所示：

grid = [ [3, 5, 5, 3],
         [5, 8, 8, 5],
         [5, 8, 8, 5],
         [3, 5, 5, 3] ]

Answer 1

一种方法是将其视为2-D卷积问题。您只需要定义适当的掩码即可。

在这种情况下，您可以使用一个3x3的矩阵，其中1为零，而中心元素为零。

import numpy as np

mask = np.ones((3, 3))
mask[1, 1] = 0
print(mask)
#[[1. 1. 1.]
# [1. 0. 1.]
# [1. 1. 1.]]

现在开始卷积：

from scipy.signal import convolve2d
print(convolve2d(grid, mask, mode='same'))
#[[3. 5. 5. 3.]
# [5. 8. 8. 5.]
# [5. 8. 8. 5.]
# [3. 5. 5. 3.]]

Answer 2

我找到了解决方案-快速又脏：）

grid = [ [1, 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, 1] ]

rows = len(grid)
cols = len(grid[0])

def get_sum_of_neighbours(grid, r, c):
    neighbours = [
        (r - 1, c - 1), (r - 1, c), (r - 1, c + 1),
        (r, c - 1), (r, c + 1),
        (r + 1, c - 1), (r + 1, c), (r + 1, c + 1),
    ]
    return sum([grid[r_n][c_n]
                for r_n, c_n in neighbours
                if 0 <= r_n < rows and 0 <= c_n < cols])

resultgrid = []
for r in range(rows):
    row = []
    for c in range(cols):
        row.append(get_sum_of_neighbours(grid, r, c))
    resultgrid.append(row)

for row in resultgrid:
    print(row)

没有scipy或numpy等第三方工具...

矩阵的相邻单元格

2 个答案: