python 2D列表，原始2D列表中周围单元格的平均值

Question

我需要编写一个函数blur（l），用其邻居及其自身的平均值替换2D矩阵（即矩形的2D列表）中的每个单元。 每个像元最多具有8个邻居，因此，平均值最多要计算9个像元。 对于给定的列表，您可能唯一想到的是它是矩形的，并且只包含整数。

！ 这必须在没有numpy的情况下完成！

我尝试使用此代码：

def blur(l):
    result = []
    for x in range(len(l) - 1):
        tussen = []
        for y in range(len(l) - 1):
            t = get_neighbor_sum(l, x, y)
            tussen.append(t)
        result.append(tussen)
    return result

def get_value(list, i, j):
    new_i = len(list) - 1
    new_j = len(list[new_i]) - 1
    print(i, j, new_i, new_j)
    return list[new_i][new_j]


def get_neighbor_sum(list, i, j):
    sum = 0
    for offset_i in [-1, 0, 1]:
        for offset_j in [-1, 0, 1]:
            sum += get_value(list, i + offset_i, j + offset_j)
    return sum

但由于某种原因，它仅返回原始列表，有人可以向我解释原因以及如何解决此问题吗？

Answer 1

import itertools

def get_neighbors(lst, point):
    x,y = point
    neighbors = []
    for offset_x, offset_y in itertools.product([-1, 0, 1], repeat=2):
        new_x, new_y = x + offset_x, y + offset_y
        try:
            neighbors.append(lst[new_y][new_x])
        except IndexError:
            continue
    return neighbors

这应该给你的相邻小区的所有值lst相对于点point （这应该是形式的元组(column, row) ）。 从那里，您应该能够遍历列表，并将该元素替换为sum(result)/len(result) 。

for y, row in enumerate(lst):
    for x, _ in enumerate(row):
        result = get_neighbors(lst, (x, y))
        lst[y][x] = sum(result) / len(result)

您甚至可以通过更改get_neighbors函数以接受一个参数来搜索更多偏移量，以及每个偏移量的权重，从而使结果模糊一些。

import itertools

def get_neighbors(lst, point, n=1, weights=None):
    if weights is None:
        weights = dict()
    x, y = point
    neighbors = []
    offsets = range(-n, n+1)
    for offset_x, offset_y in itertools.product(offsets, repeat=2)):
        new_x, new_y = x + offset_x, y + offset_y
        weight = weights.get(new_y, {}).get(new_x, 1)
        # defaults to 1.
        # Same as try: weights[new_y][new_x] except KeyError: 1
        try:
            neighbors.append(lst[new_y][new_x] * weight)
        except IndexError:
            continue
    return neighbors

这期望权重是指决定应该为偏移量x和y赋予多少权重的命令的命令，例如：

{-1: {-1: 0.5,
       0: 1,
       1: 0.5},
  1: {-1: 0.5,
       0: 1,
       1: 0.5}}

假定所有丢失的键都具有完全权重，因此这将使下面标记为X的方块的权重为一半

X O X
O O O
X O X

可能会有更好的实现，但我想不到一个副手:)

Answer 2

应该使用get_value（）检查为函数提供索引的列表是否有效。 如果它们的索引无效，则get_neighbor_sum（）不应将它们相加。在角落，平均值只能在四个值之间。 这很难用两个函数来完成，因为我们必须为无效的get_value（）返回一个值（可能是浮点数），让get_neighbor_sum（）注意这一点，而不是添加它。

我认为您根本不需要函数get_value（），并且可以通过创建get_neighbor_average函数使其变得更容易：

def get_neighbor_average(list, i, j):
    sum = 0
    div = 0
    for offset_i in [-1, 0, 1]:
        for offset_j in [-1, 0, 1]:
            new_i = i + offset_i
            new_j = j + offset_j
            if (new_i >= 0 and new_j >= 0 and new_i < len(list) and new_j < len(list)):
                sum += list[new_i][new_j]
                div += 1
    avg = sum / div
    return avg

这为您提供了所有邻居的平均值，但是很安全，因为它会检查我们尝试访问的list元素是否有效。