Python 是否将（行、列）作为参数添加到elementwise numpy函数？

Numpy非常自然地进行元素操作。但是，在编写函数时，我通常还想知道元素的位置，例如：

def neighbor_count(arr, row, col):
 hood = arr[row-1:row+1, col-1, col+1]
 return np.sum(hood)-arr[row,col]

我可以创建一个嵌套的for循环：

for (i, row) in enumerate(arr[1:-1]):
 for (j, col) in enumerate (row[1:-1]):
  c = neighbor_count(arr, i+1, j+1)

<>但是这感觉就像放弃，回到我将如何工作在C++中。

有什么灵巧的Pythonic解决方案吗？

你想要的，它的工作原理类似于

enumerate

但不适用于

ndarray

结构

我不能为您的特定用例提供一个确切的答案，因为还不完全清楚您是如何组合结果值的，但基本思想是这样的

for (r, c), i in np.ndenumerate(arr):
  do_something()

---

请注意，

ndenumerate

返回一个迭代器，因此您使用的所有

itertools

功能都应该使用该迭代器。

也许您应该添加一个带有预期结果的小示例。例如，

np.random.seed（0）；a=np.random.randint（0,5,25）。重塑（[5,5]）

，然后使用该数组来说明您试图在包含预期结果的情况下实现的目标。是否希望：

col-1:col+1

？

hood

是否应该是一组（3,3）元素围绕（包括）

arr[row，col]

？而

[1:-1]

的目的是避免跑完终点？有一些移动窗口或图像卷积方法更快。请显示完整的代码、足够的输入和预期的输出。你的问题太零碎，无法给出可靠的有用答案。