在二維 Numpy 數組中查找最近的元素

Question

我有一個二維 numpy 數組，如：

 [[0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 0 1 0 1 0 0 0 1]
 [1 0 1 0 0 0 1 0 0 1]
 [1 0 0 0 0 0 0 0 1 0]
 [0 1 0 0 0 1 0 1 1 0]
 [0 0 0 1 1 0 0 0 0 0]
 [0 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 1 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]]

我們可以將其視為從上方看的 map。 我會選擇一個隨機單元格，比如說第 3 行第 4 列（從 0 開始計數）。 如果單元格包含 1，則沒有問題。 如果單元格是 0，我需要找到最接近 1 的索引。

在這里，第 3 行第 4 列是 0，我想要一種方法來找到最接近的 1，即第 4 行第 5 列。

• 如果兩個包含 1 的單元格距離相同，我不在乎我得到哪一個。
• 邊界不相互連接，即單元格第 7 列第 9 列最接近的 1 不是第 1 行第 7 列第 0 列

當然這是我的問題的簡化示例，我的實際 np arrays 不包含零和一，而是包含無和浮點數

Answer 1

這是一個簡單的“尋路”問題。 准備一個空的坐標隊列並將起始 position 推入隊列。 然后，從隊列中彈出第一個元素並檢查位置，如果它是 1，則返回坐標，否則將所有鄰居推入隊列並重復。

ADJACENT = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]

def find(data: np.array, start: tuple):
  queue = deque()
  deque.append(start)
  while queue:
    pos = queue.popleft()
    if data[pos[0], pos[1]]:
      return position
    else:
      for dxy in ADJACENT:
        (x, y) = (pos[0] + dxy[0], pos[1], dxy[1])
        if x >= 0 and x < data.size[0] and y >= and y < data.size[1]:
          queue.append((x,y))
  return None