如何切割2D numpy数组以获得其直接邻居？

Question

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)

它看起来像这样：

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

我创建的循环可以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.而切片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（价值8）：

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

我知道我可以通过堆积一些if语句来实现这一点，但我想知道是否有更优雅的方法来处理这个问题。

谢谢你的时间。

（对于那些很想知道这一点的人）：例如值11的邻居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：

我还要提一下我试过这个：

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

但这没效果。

Answer 1

您可以简化循环的编写方式，而不是假设数组的内容，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多维索引 。 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，只需索引，就可以使用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)