如何切割2D numpy阵列以获得其直接邻居？

Question

我想遍历我的2D numpy数组并检查它的所有直接邻居。 如果我做一个numpy的阵列，像这样：

tilemap = np.arange(16).reshape(4,4) 

它会是这个样子：

[[ 0 1 2 3] 
[ 4 5 6 7] 
[ 8 9 10 11] 
[12 13 14 15]] 

，我为了帮助我找到每个点的邻居在数组类似的循环此：

import numpy as np 

mapwidth = 4 
mapheight = 4 

tilemap = np.arange(mapwidth * mapheight).reshape(mapwidth, mapheight) 

row = 0 
for i in tilemap: 
    count = 0 
    for j in i: 
     column = j % mapwidth 
     check = tilemap[row-1:row+2, column-1:column+2] 
     print(check) 
     count += 1 
     if count % mapheight == 0: 
      row += 1 

然而，我这样做时，我不会找到与值0，1，2，3，4，8阵列中的点的任何邻居，和12我明白为什么本是th电子情况。例如，如果我取8的值，它的索引为[2,0]。第1行将导致-1，这与本例中的索引3相同。行+ 2是2.切片2：3将导致什么也没有，因为2和3之间没有任何东西。

无论如何，我要找的结果是这样的（对于值8）：

[[4 5] 
[ 8 9] 
[12 13]] 

我知道我可以通过堆积一些if语句来实现这一点，但我不知道是否有更好的方法来处理这个问题。

谢谢你的时间。

（对于那些想知道这一点的人）： 邻居例如值11实际上像我想要的那样返回，没有任何错误。它返回：

[[6 7] 
[10 11] 
[14 15]] 

编辑：

我应该还提到我尝试这样做：

check = np.take(tilemap, tilemap[row-1:row+2, column-1:column+2], mode = 'clip') 

但这并没有工作。

Answer 1

您可以简化循环的编写方式，而不是假设数组内容的多少，从而使您的代码更加灵活。 Numpy有一个nditer类，可用于迭代数组。您也可以使用它来获取每个元素的multi-dimensional index。使用ndenumerate类可以进一步简化迭代，类似于Pythons内置函数enumerate。如果您不需要获取元素，只需索引，则可以使用ndindex。下面是使用ndindex一个例子：（！行= 0）

for r, c in ndindex(tilemap.shape): 
    check = tilemap[max(r-1, 0):min(r+1, mapheight), max(c-1, 0):min(c+1, mapwidth)] 
    print(check)