如何切片 2D numpy 数组以获取其直接邻居？

Question

我想遍历我的 2D numpy 数组并检查其所有直接邻居。 如果我像这样制作一个 numpy 数组：

tilemap = np.arange(16).reshape(4,4)

它看起来像这样：

 [[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]

我为帮助我找到数组中每个点的邻居而创建的循环如下所示：

 import numpy as np

 mapwidth = 4
 mapheight = 4

 tilemap = np.arange(mapwidth * mapheight).reshape(mapwidth, mapheight)

 row = 0
 for i in tilemap:
     count = 0
     for j in i:
         column = j % mapwidth
         check = tilemap[row-1:row+2, column-1:column+2]
         print(check)
         count += 1
         if count % mapheight == 0:
             row += 1

但是，当我这样做时，我不会在数组中找到值 0、1、2、3、4、8 和 12 的点的任何邻居。我明白为什么会这样。例如，如果我取值 8。它的索引为 [2,0]。第 1 行将导致 -1，这与本示例中的索引 3 相同。 row+2 为 2。切片 2:3 将不会产生任何结果，因为 2 和 3 之间没有任何内容。

无论如何，我正在寻找的结果是这样的（价值 8）：

[[4  5]
[ 8  9]
[12 13]]

我知道我可以通过堆积一些 if 语句来实现这一点，但我想知道是否有更优雅的方式来处理这个问题。

感谢您的宝贵时间。

（对于那些想知道这一点的人）： 例如邻居值 11 实际上像我希望的那样返回，没有任何错误。它返回：

[[6  7]
[10 11]
[14 15]]

编辑：

我还应该提到我试过这个：

check = np.take(tilemap, tilemap[row-1:row+2, column-1:column+2], mode = 'clip')

但这不起作用。

Answer 1

您可以简化循环的编写方式，而不必过多地假设数组的内容，从而使您的代码更加灵活。 Numpy 有一个 nditer 类，可用于迭代数组。您还可以使用它来获取每个元素的multi-dimensional index。使用ndenumerate 类可以进一步简化迭代，类似于Python 内置的enumerate。如果不需要取回元素，只需要索引，可以使用ndindex。以下是使用ndindex 的示例：

for r, c in ndindex(tilemap.shape):
    check = tilemap[max(r-1, 0):min(r+1, mapheight), max(c-1, 0):min(c+1, mapwidth)]
    print(check)