Python 我怎样才能有效地翻译；地形“；numpy数组进入networkx图形？

我有一个2d布尔numpy数组a。每个元素都是地图的一个像素，真对应于地形，假对应于水。比如说，我想检查我有多少个不同的大陆，所以我想使用networx.number\u connected\u components（G）

我可以手动构建图G，迭代数组A的元素，并检查地块是否连接（像素只有在具有公共边时才被视为连接，因此地块的每个像素最多可以连接到4，并且不允许对角连接）

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但这给我的印象是低效和不和谐。我怎样才能做得更好

要识别和统计连接区域的数量，可以使用（因此不需要networkx）。比如说,

In [73]: x
Out[73]: 
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

In [74]: from scipy.ndimage.measurements import label

In [75]: labeled_x, num_labels = label(x)

In [76]: num_labels
Out[76]: 8

In [77]: labeled_x
Out[77]: 
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 5],
       [0, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 5],
       [0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 6, 6, 0, 5],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 5],
       [0, 0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)

（在本例中，

x

是0和1的数组，但

label

也接受布尔数组。）