对于 numpy 二维数组，如何找到所有相邻元素对？

Question

请帮我。 我想问一下 numpy 矩阵（二维数组）。

我有一个二维数组x ，其中所有元素的值都是1或0 。 x的形状最多为(1000, 1000) 。

让我定义一下：如果x两个不同元素的索引（分别为行和列）最多相差1 ，则称它们为相邻对； 并且都具有1作为它们的值。

我想知道如何在A上找到所有相邻的对。

我需要使用 for 循环吗？

非常感谢您提前。

Answer 1

我认为无需在 numpy 中进行显式循环即可满足要求。

import numpy as np 

np.random.seed(1234)  # Make random array reproduceable

arr = np.random.randint( 0, 2, size = (10,10))

leftshifted = arr[ :, 1:] # Shift arr 1 col left, shape = (10,  9)
downshifted = arr[ 1: ]   # Shift arr 1 row down, shape = ( 9, 10)

hrows, hcols = np.where( arr[ :, :-1 ] & leftshifted ) 
# arr[ :,:-1 ] => ignore last column for the comparison
# returns rows and columns where arr and leftshifted = 1
# i.e. where two adjacent columns in a row are 1

vrows, vcols = np.where( arr[ :-1 ] & downshifted )
# arr[ :-1 ] => ignore last row for the comparison
# returns rows and columns where arr and downshifted = 1
# i.e. where two adjacent rows in a column are 1

print(arr, '\n')
# [[1 1 0 1 0 0 0 1 1 1]
#  [1 1 0 0 1 0 0 0 0 0]
#  [0 0 0 0 1 0 1 1 0 0]
#  [1 0 0 1 0 1 0 0 0 1]
#  [1 1 0 1 1 0 1 0 1 0]
#  [1 1 1 1 0 1 0 1 1 0]
#  [0 1 0 0 1 1 1 0 0 0]
#  [1 1 1 1 1 1 1 0 1 0]
#  [1 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
#  [0 1 1 1 0 1 0 0 1 1]]

print('Row indices  :', hrows)
print('Col start ix :', hcols)
print('Col end ix   :', hcols+1)

# Row indices  : [0 0 0 1 2 4 4 5 5 5 5 6 6 7 7 7 7 7 7 9 9 9]
# Col start ix : [0 7 8 0 6 0 3 0 1 2 7 4 5 0 1 2 3 4 5 1 2 8]
# Col end ix   : [1 8 9 1 7 1 4 1 2 3 8 5 6 1 2 3 4 5 6 2 3 9]

print('\nStart Row:', vrows, '\nEnd Row  :',vrows+1, '\nColumn   :', vcols)

# Start Row: [0 0 1 3 3 4 4 4 4 5 5 6 6 6 6 7 7 8] 
# End Row  : [1 1 2 4 4 5 5 5 5 6 6 7 7 7 7 8 8 9] 
# Column   : [0 1 4 0 3 0 1 3 8 1 5 1 4 5 6 0 2 2]

一个元素可以超过一对吗？ 在上面它可以。 两个对角接触的元素算作一对吗？ 如果是这样，也需要 shift_left_and_down 数组。