Python 使用numpy检查矩阵的每个部分是否都是0

我想检查给定项x，y的10个索引内的矩阵a的所有项是否都为零。我想这样的东西应该可以

(numpy.take(A,[x-10:x+10,y-10:y+10]) == 0).all() 

但是我得到了一个无效的语法错误。我认为我没有构建索引范围，对吗，有什么建议吗

不用担心使用take，只需按如下方式为数组编制索引：

(A[x-10:x+10,y-10:y+10] == 0).all()

不用担心使用take，只需按如下方式对数组进行索引：

(A[x-10:x+10,y-10:y+10] == 0).all()

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对子矩阵的条目进行简单的布尔检查即可

np.all(A[x-10:x+11,y-10:y+11]==0)

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注意上面的索引不包括在内，所以我改为I-10:I+11

对子矩阵的条目进行简单的布尔检查即可

np.all(A[x-10:x+11,y-10:y+11]==0)

注意上面的索引不包括在内，所以我改为I-10:I+11

假设A是形状19,19:

import numpy as np
H = W = 19
x, y = 1, 1
N = 10
A = np.random.randint(10, size=(H,W))

然后

因为x-N是1-10=-9，所以A[x-N:x+N，y-N:y+N]相当于A[-9:11，-9:11]， 这相当于[19-9:11,19-9:11]，与[10:11,10:11]相同。 因此，只选择一个值

这并不是给你一个矩阵的所有条目，在给定的10个索引内 条目x，y

相反，您可以使用布尔掩码生成所需的子区域：

X, Y = np.ogrid[0:H,0:W]
mask = (np.abs(X - x) < N) & (np.abs(Y - y) < N)

假设A是形状为19,19的数组：

import numpy as np
H = W = 19
x, y = 1, 1
N = 10
A = np.random.randint(10, size=(H,W))

然后

因为x-N是1-10=-9，所以A[x-N:x+N，y-N:y+N]相当于A[-9:11，-9:11]， 这相当于[19-9:11,19-9:11]，与[10:11,10:11]相同。 因此，只选择一个值

这并不是给你一个矩阵的所有条目，在给定的10个索引内 条目x，y

相反，您可以使用布尔掩码生成所需的子区域：

X, Y = np.ogrid[0:H,0:W]
mask = (np.abs(X - x) < N) & (np.abs(Y - y) < N)

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