二维索引和求和的numpy数组

Question

我有一个疑问。有没有一种有效的方法来求一个numpy矩阵的所有邻域的和而不使用几个条件？

这是一个例子：

array([[5, 4, 8, 3, 1, 4, 3, 2, 2, 3],
       [2, 7, 4, 5, 8, 5, 4, 7, 1, 1],
       [5, 2, 6, 4, 5, 5, 6, 1, 7, 3],
       [6, 1, 4, 1, 3, 3, 6, 1, 4, 6],
       [6, 3, 5, 7, 3, 8, 5, 4, 7, 8],
       [4, 1, 6, 7, 5, 2, 4, 6, 4, 5],
       [2, 1, 7, 6, 8, 4, 1, 7, 2, 1],
       [6, 8, 8, 2, 8, 8, 1, 1, 3, 4],
       [4, 8, 4, 6, 8, 4, 8, 5, 5, 4],
       [5, 2, 8, 3, 7, 5, 1, 5, 2, 6]])

当我运行m[0][1]时，它返回我3，而不是一个错误，因此如果我想将1添加到一个值的所有邻居中，我需要使用很多条件，因为我不能只使用m[0][1]，因为在这种情况下以及在其他情况下，它只返回我一个“假邻居”

Answer 1

IIUC，您希望向具有给定值的单元格的每个邻居添加1。

例如，让我们在7附近的每个单元格中添加1：

from scipy.signal import convolve2d
v = np.array([[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]])
a + convolve2d(a==7, v, mode='same')

输出：

array([[6, 5, 9, 3, 1, 4, 4, 3, 3, 3],
       [3, 7, 5, 5, 8, 5, 5, 8, 3, 2],
       [6, 3, 7, 4, 5, 5, 7, 3, 8, 4],
       [6, 1, 5, 2, 4, 3, 6, 3, 6, 8],
       [6, 3, 7, 8, 5, 8, 5, 5, 7, 9],
       [4, 2, 9, 9, 7, 2, 5, 8, 6, 6],
       [2, 2, 8, 8, 9, 4, 2, 7, 3, 1],
       [6, 9, 9, 3, 8, 8, 2, 2, 4, 4],
       [4, 8, 4, 7, 9, 5, 8, 5, 5, 4],
       [5, 2, 8, 4, 7, 6, 1, 5, 2, 6]])