Python 对2D numpy数组进行切片、索引和迭代

我在我的大学里参加了Python初级班。我们有一个编程任务，我一直在做

我们得到了一个任务，在地图的两点之间找到一条路线，地图是一个2D numpy数组。 第一个任务之一是将由自由道路（1）和建筑（0）组成的阵列转换为阵列，其中建筑周围的所有位置（左、右、下、上）都转换为停车位（-1）

我首先编写了一个函数来生成大小合适的2D numpy数组：

def get_map():

    map = np.random.randint(2, size=(12, 10))

    return map

现在，我想编写另一个函数，将map作为参数，并返回停车位从1转换为-1的map

def adjusted_map(map): 

    map_adjusted = 

    return map_adjusted

我大部分时间都停留在0以上和0以下的元素上。左和右我都能做到，因为这和1D数组、普通列表、字符串等没有什么不同。

---

如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉，但是我查阅了numpy文档中关于索引、切片和迭代numpy数组的内容，但是我找不到解决问题的方法

所以你需要这样的东西：

import numpy as np

mapper = np.random.randint(2, size=(12, 10))
buildings = np.nonzero(mapper)

nonzero_row = buildings[0]
nonzero_col = buildings[1]

for row, col in zip(nonzero_row, nonzero_col):
    if row > 0:
        mapper[row-1, col] = -1
    if col > 0:
        mapper[row, col-1] = -1
    if row < mapper.shape[0]:
        mapper[row+1,col] = -1
    if col < mapper.shape[1]:
        mapper[row,col+1] = -1

将numpy导入为np
mapper=np.random.randint（2，size=（12，10））
建筑物=np.非零（映射器）
非零行=建筑物[0]
非零列=建筑物[1]
对于行，列在zip中（非零行，非零列）：
如果行>0：
映射器[行1，列]=-1
如果列>0：
映射器[行，列-1]=-1
如果行

以下是使用标准numpy技术的一种简单方法：

1） 制作一张由3个街区组成的地图，其中80%为道路

>>> map_ = np.kron(np.random.random((6, 5)) < 0.8, np.ones((3, 3), int))
>>> map_
array([[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]])

3） 剪切反转贴图的移位版本（上、下、左、右），使用（按位）

或

查找建筑物的所有邻居，使用

和

仅保留道路上的邻居

>>> parking = map_ & (helper[2:, 1:-1] | helper[:-2, 1:-1] | helper[1:-1, 2:] | helper[1:-1, :-2])
>>> parking
array([[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]])

4） 在地图上标出停车位

>>> result = map_ - 2*parking
>>> result
array([[ 1,  1, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 1,  1, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 1,  1, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 1,  1, -1,  0,  0,  0, -1, -1, -1,  1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [-1, -1, -1,  0,  0,  0, -1, -1, -1,  1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 0,  0,  0, -1, -1, -1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 0,  0,  0, -1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 0,  0,  0, -1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 0,  0,  0, -1,  1,  1, -1, -1, -1,  1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 0,  0,  0, -1,  1,  1, -1, -1, -1,  1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [-1, -1, -1,  1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [ 1,  1,  1,  1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1,  1,  1,  1,  1],
       [-1, -1, -1,  1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1,  1, -1, -1, -1],
       [ 0,  0,  0, -1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1, -1,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0, -1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1, -1,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0, -1,  1, -1,  0,  0,  0, -1,  1, -1,  0,  0,  0]])

5） 奖励：美化

>>> symbols = np.array(('x', '.', 'P'))
>>> rowtype = f'U{map_.shape[1]}'
>>> rowtype
'U15'
>>> print('\n'.join(symbols[map_].view(rowtype).ravel()))
...xxxxxx......
...xxxxxx......
...xxxxxx......
...xxx.........
...xxx.........
...xxx.........
xxx...xxx......
xxx...xxx......
xxx...xxx......
xxx............
xxx............
xxx............
......xxx......
......xxx......
......xxx......
xxx...xxx...xxx
xxx...xxx...xxx
xxx...xxx...xxx
>>> print('\n'.join(symbols[result].view(rowtype).ravel()))
..PxxxxxxP.....
..PxxxxxxP.....
..PxxxxxxP.....
..PxxxPPP......
..PxxxP........
PPPxxxPPP......
xxxPPPxxxP.....
xxxP.PxxxP.....
xxxP.PxxxP.....
xxxP..PPP......
xxxP...........
xxxP..PPP......
PPP..PxxxP.....
.....PxxxP.....
PPP..PxxxP..PPP
xxxP.PxxxP.Pxxx
xxxP.PxxxP.Pxxx
xxxP.PxxxP.Pxxx

---

因此，您需要找到零，然后将4个相邻位置标记为-1？是的，如果元素为零，则从零开始的元素、从零开始的元素、从零开始的元素、从零开始的元素、从零开始的元素、从零开始的元素、从零开始的元素和从零开始的元素都应更改为-1。但只有在这些元素为1的情况下。如果元素也是一个零，它应该保持为零，因为这表示两座建筑相邻。好的，第一步是找到所有的索引，其中值为1，第二步是2，使所有的邻居都为1。我得到了糟糕的结果，因为你有一个随机设置，但这在技术上是你需要的。下次发布问题时，请提供所需的输出，否则找出答案会比需要的更难：）谢谢你回答我的问题，谢谢你的建议，下次我会在问题中输入所需的输出。我运行时，您的代码不起作用，但我会研究它，以找到需要调整的内容。所以我不确定你想要什么mean@Yuca我认为理解它的最好方法是查看移位位

helper[2:，1:-1]

等。理想情况下，它们彼此相邻，并且是整个非切片

helper

。请尝试这个，如果之后仍然有问题，请随时再问我。不得不说，这没有帮助，让我想出一个方法向你提出正确的问题you@Yuca哦，对不起。好的，如果你能说得更具体一点，那会有帮助，但是让我试试：例如

helper[2:，1:-1]

这与

map\uu

的形状相同。它标记了建筑物的上部邻居，即，它在

map\uu

中下面的单元格具有

0

的任何位置都具有

1

。通过

或

将四个移位的

助手

s组合在一起，我们得到了建筑物的所有（上下左右）邻居。这仍然包括正在建设自己的邻居。要丢弃它们，我们使用原始的

地图
和
。好的，这样更容易掌握。谢谢你的耐心！谢谢你的回答。你能解释一下为什么要使用3x3街区以及80%是道路的情况吗？我不知道我是否可以在作业中设置这样的条件。我认为我的地图应该是完全随机的。
>>> symbols = np.array(('x', '.', 'P'))
>>> rowtype = f'U{map_.shape[1]}'
>>> rowtype
'U15'
>>> print('\n'.join(symbols[map_].view(rowtype).ravel()))
...xxxxxx......
...xxxxxx......
...xxxxxx......
...xxx.........
...xxx.........
...xxx.........
xxx...xxx......
xxx...xxx......
xxx...xxx......
xxx............
xxx............
xxx............
......xxx......
......xxx......
......xxx......
xxx...xxx...xxx
xxx...xxx...xxx
xxx...xxx...xxx
>>> print('\n'.join(symbols[result].view(rowtype).ravel()))
..PxxxxxxP.....
..PxxxxxxP.....
..PxxxxxxP.....
..PxxxPPP......
..PxxxP........
PPPxxxPPP......
xxxPPPxxxP.....
xxxP.PxxxP.....
xxxP.PxxxP.....
xxxP..PPP......
xxxP...........
xxxP..PPP......
PPP..PxxxP.....
.....PxxxP.....
PPP..PxxxP..PPP
xxxP.PxxxP.Pxxx
xxxP.PxxxP.Pxxx
xxxP.PxxxP.Pxxx