我有一个疑问。有没有一种有效的方法可以在不使用多个条件的情况下对 numpy 矩阵的所有邻居求和?
这是一个例子:
array([[5, 4, 8, 3, 1, 4, 3, 2, 2, 3],
[2, 7, 4, 5, 8, 5, 4, 7, 1, 1],
[5, 2, 6, 4, 5, 5, 6, 1, 7, 3],
[6, 1, 4, 1, 3, 3, 6, 1, 4, 6],
[6, 3, 5, 7, 3, 8, 5, 4, 7, 8],
[4, 1, 6, 7, 5, 2, 4, 6, 4, 5],
[2, 1, 7, 6, 8, 4, 1, 7, 2, 1],
[6, 8, 8, 2, 8, 8, 1, 1, 3, 4],
[4, 8, 4, 6, 8, 4, 8, 5, 5, 4],
[5, 2, 8, 3, 7, 5, 1, 5, 2, 6]])
当我运行m[0][-1]
时,它返回3而不是错误,所以如果我想将1添加到一个值的所有邻居中,我需要使用很多条件,因为我不能只使用 m[0][-1]
因为在这种情况下以及在角的其他情况下,它只返回给我一个“虚假邻居”
最佳答案
IIUC,您想要给具有给定值的像元的每个邻居加 1。
例如,我们将 7 附近的每个像元加 1:
from scipy.signal import convolve2d
v = np.array([[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]])
a + convolve2d(a==7, v, mode='same')
输出:
array([[6, 5, 9, 3, 1, 4, 4, 3, 3, 3],
[3, 7, 5, 5, 8, 5, 5, 8, 3, 2],
[6, 3, 7, 4, 5, 5, 7, 3, 8, 4],
[6, 1, 5, 2, 4, 3, 6, 3, 6, 8],
[6, 3, 7, 8, 5, 8, 5, 5, 7, 9],
[4, 2, 9, 9, 7, 2, 5, 8, 6, 6],
[2, 2, 8, 8, 9, 4, 2, 7, 3, 1],
[6, 9, 9, 3, 8, 8, 2, 2, 4, 4],
[4, 8, 4, 7, 9, 5, 8, 5, 5, 4],
[5, 2, 8, 4, 7, 6, 1, 5, 2, 6]])
关于python - 二维索引和总和的 numpy 数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70316300/