Получить индексы для всех элементов, смежных с нулями, в массиве 2d numpy

У меня есть набор двумерных массивов, содержащих широту и долготу области карты, с бинарной маской, обозначающей сушу (0) или океан (1). Что меня интересует, так это извлечение индексов для всех прибрежных элементов океана (элементы маски 1, которые примыкают к 0, в том числе по диагонали), чтобы я мог использовать эти индексы для извлечения lats+lons всех прибрежных элементов из других массивов. .

Учитывая массив:

a = np.array([[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 1],
[1, 1, 0, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1]])

Я ищу способ вернуться:

(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4]), 
array([1, 2, 3, 0, 1, 3, 4, 0, 4, 0, 1, 3, 4, 1, 2, 3]))

где каждый массив имеет индексы для каждой оси.

Этот выходной формат похож на np.where(), я думаю, что я пытаюсь сделать это np.where(a == рядом с 0).

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
4
0
256
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Пробуем convolve2d:

from scipy.signal import convolve2d

kernel = np.full((3,3), 1)

# remove center of kernel -- not count 1 at the center of the square
# we may not need to remove center
# in which case change the mask for counts
kernel[1,1]=0

# counts 1 among the neighborhoods
counts = convolve2d(a, kernel, mode='same', 
                    boundary='fill', fillvalue=1)

# counts==8 meaning surrounding 8 neighborhoods are all 1
# change to 9 if we leave kernel[1,1] == 1
# and we want ocean, i.e. a==1
np.where((counts != 8) & (a==1))

Выход:

(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4]),
 array([1, 2, 3, 0, 1, 3, 4, 0, 4, 0, 1, 3, 4, 1, 2, 3]))

Не могли бы вы также исключить kernel[1,1]=0 и использовать np.where((s!=9) & (a==1))?

ssp 14.12.2020 23:49

@Moosefeather Да, конечно. Я добавлял комментарии в код только для того, чтобы сказать это.

Quang Hoang 14.12.2020 23:50

Другие вопросы по теме