Python，Numpy。 在二维数组中查找值并用 1 替换邻居

Question

我有一个 0 和 1 的 10x10 数组。

我想：

1. 找到每个单元格的 position，其值为 1。

2. 用1替换所有邻居。邻居=任何单元格到an=1距离（也是对角线）。 例子：

    array([[0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1]])

output：

array([[1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1]])

我正在尝试查找索引，但它不起作用：

a=np.where(a==1)+1

从其他帖子中，我还尝试使用此 function 获取邻居：

def n_closest(x,n,d=1):
    return x[n[0]-d:n[0]+d+1,n[1]-d:n[1]+d+1] 

但这不适用于边缘

谢谢

Answer 1

如果您不介意使用scipy ，二维卷积将很快解决问题：

import numpy as np
from scipy import signal

# Input array
X = np.array([[0, 1, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 1, 0, 0],
              [1, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 0, 1, 1]])

# We apply a 2D convolution with a 3x3 kernel and we check which value are bigger than 0.
R = (signal.convolve2d(X,np.ones((3,3)),mode='same')>0).astype(int)
# R = array([[1, 1, 1, 0, 0],
#            [1, 1, 1, 1, 0],
#            [1, 1, 1, 1, 0],
#            [1, 1, 1, 1, 1],
#            [1, 1, 1, 1, 1]])  

# Finally we extract the index 
x,y = np.where(R)