在 Python 中检查矩阵中的邻居时禁用负索引

Question

所以我有以下带有给定输入的代码：

import numpy as np

x = np.matrix([[1,1,1,1,0],
               [1,1,1,0,0],
               [1,1,0,0,0],
               [1,0,0,0,0]])
print(x)

def MIZ(mat,check):
    for j in range(0,mat.shape[0]):
        for i in range(0,mat.shape[1]):
            try:
                if mat[i,j] == 1:
                    if mat[i+check,j] == 0 or \
                       mat[i-check,j] == 0 or \
                       mat[i,j+check] == 0 or \
                       mat[i,j-check] == 0:
                           mat[i,j] = 2
            except:
                pass
    return mat
            
print(MIZ(x,1))

这个想法很简单；因为位于 0 旁边的所有 1 都将转换为 2。此处的“check”参数理想情况下应该是可调整的，这样如果“check=2”，则有 0 个空格的 1 也将转换为 2，依此类推。现在问题出现在矩阵中的第一个元素（索引 = 0,0），因为那时 i-1 和 j-1 都是 -1，出于我的目的，我想避免这种情况并将其仅限于周围元素。

代码的当前结果是：

[[2 2 2 2 0]
 [2 1 2 0 0]
 [2 2 0 0 0]
 [1 0 0 0 0]]

还有最低的 1 没有被转换为 2 的问题，但这是次要问题。

Answer 1

您可以在索引之前检查您是否在范围内。 就像那样（顺便说一句，我在循环中更改了 i 和 j）：

def in_range(index, range_length):
    return -range_length <= index <= range_length -1


def MIZ(mat, check):
    for i in range(0, mat.shape[0]):
        for j in range(0, mat.shape[1]):
            if mat[i, j] == 1:
                if (in_range(i+check, mat.shape[0]) and mat[i + check, j] == 0) or \
                   (in_range(i-check, mat.shape[0]) and mat[i - check, j] == 0) or \
                    (in_range(j + check, mat.shape[1]) and mat[i, j + check] == 0) or \
                    (in_range(j - check, mat.shape[1]) and mat[i, j - check] == 0):
                    mat[i, j] = 2
    return mat

print(MIZ(x, 1))

输入：

x = np.array([[1,1,1,1,0],
               [1,1,1,0,0],
               [1,1,0,0,0],
               [1,0,0,0,0]])

输出：

[[2 2 2 2 0]
 [2 1 2 0 0]
 [2 2 0 0 0]
 [2 0 0 0 0]]

编辑，更改“in_range”函数应该使您只能根据需要访问非负索引：

def in_range(index, range_length):
    return 0 <= index <= range_length -1

输入：

x = np.array([[1,1,1,1,0],
               [1,1,1,0,0],
               [1,1,0,0,0],
               [1,0,0,0,0]])

输出：

[[1 1 1 2 0]
 [1 1 2 0 0]
 [1 2 0 0 0]
 [2 0 0 0 0]]