Python 如何在数据阵列中找到单元格的邻居？

我正在使用Python中的n维数组，我希望根据给定单元格的坐标找到其“邻居”（相邻单元格）。问题是我事先不知道维度的数量

我试图按照的建议使用，但似乎不清楚如何将此方法应用于多个维度

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请给我指出正确的方向。

我假设你有一个

（ndims，）

索引向量，指定一些点

p

，你需要一个

（m，ndims）

索引数组，对应于数组中每个相邻元素（包括对角相邻元素）的位置

从索引向量

p

开始，您希望通过-1、0和+1的每个可能组合来偏移每个元素。这可以通过使用生成偏移量的

（m，ndims）

数组，然后将这些偏移量添加到

p

您可能希望排除点

p

本身（即

offset==np.array（[0，0，…，0]）

，并且您可能还需要排除越界索引

import numpy as np

def get_neighbours(p, exclude_p=True, shape=None):

    ndim = len(p)

    # generate an (m, ndims) array containing all strings over the alphabet {0, 1, 2}:
    offset_idx = np.indices((3,) * ndim).reshape(ndim, -1).T

    # use these to index into np.array([-1, 0, 1]) to get offsets
    offsets = np.r_[-1, 0, 1].take(offset_idx)

    # optional: exclude offsets of 0, 0, ..., 0 (i.e. p itself)
    if exclude_p:
        offsets = offsets[np.any(offsets, 1)]

    neighbours = p + offsets    # apply offsets to p

    # optional: exclude out-of-bounds indices
    if shape is not None:
        valid = np.all((neighbours < np.array(shape)) & (neighbours >= 0), axis=1)
        neighbours = neighbours[valid]

    return neighbours

这将推广到任何维度

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如果您只想为

p

的“邻域”编制索引，而不想排除

p

本身，那么一个更简单、更快的选择是使用

slice

对象的元组：

idx = tuple(slice(pp - 1, pp + 2) for pp in p)
print(x[idx])
# [[1 1]
#  [1 2]
#  [1 1]]

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myarray.shape

保存有关array@yurib我知道这一点，我的意思是我不能将实现建立在一定数量的维度上。

idx = tuple(slice(pp - 1, pp + 2) for pp in p)
print(x[idx])
# [[1 1]
#  [1 2]
#  [1 1]]