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我只是想问你一个基于在python中构建迷宫的学校练习。我们从一个已知的 (x,y) 点和 n*n 图开始。在每次递归中，我们应该为每一对 (x,y) 创建一个 neighbouring_list，其中将包含该点的最近元素。到目前为止，我已经编写了显示正确结果的代码，但我无法保存和操作从相邻列表中选择的新 x 和 y。它们的执行方式类似于 (8,8)，我无法写出 x = 8 和 y = 8。你知道吗？先感谢您！

我想在 2D numpy 数组上应用圆形邻域运算，其中每个像素值都替换为圆形邻域内的最小值（半径 = x）。

我可以应用基于内核的 generic_filter 并获得最小值，但该操作采用正方形邻域，因此输出不正确。

我尝试使用 for 循环并使用半径查找表执行操作，该查找表基本上是一个数组，它给出与第一个像素的距离并使用 if 条件来获得最小值。像这样的东西：

上面的构建是为了在半径 3 内获得最小值。

for 循环实现确实有效，但对于较大的数组来说速度很慢。我不倾向于使用 Cython 或 f2py。有没有办法优化这个？

我正在尝试复制 Minesweeper，但在计算属于地雷的邻居时遇到了问题。这似乎是一件很容易实现的事情，但由于某种原因，我并没有在任何地方都得到想要的结果。我有一个表示每个图块的一维整数数组。考虑到它可能具有可变的网格大小，我想要一种方法来分别获取图块的每个邻居。这是我的代码的样子：

而且我没有得到我想要的最左边和最右边的瓷砖的结果。有时，最下面和最上面的瓷砖也会出现问题。我的代码使用了一个固定大小为 4x4(int[16]) 的网格（显然我称之为图形 :)）。

提前致谢。

我对使用spdepR 中的库绘制 Queen Contiguity Neighbors 的以下结果感到困惑。

使用世界形状文件 wrld_simp 获取质心点（空间坐标）

为了得到女王的邻接邻居，我做

然后我绘制形状文件

和Queen Contiguity 邻居：

你绘制它（或者如果你只是运行summary(queen_nb)），你可以看到许多邻居没有连接（例如智利是一个孤立的）。

你有什么提示吗？

假设您有一个nxm 矩阵。在这个矩阵中，您将随机定位四个不同的对象，例如a、b、c、d。每个都会有很多。

现在什么是最好的算法，这样当它们被随机放置时，它们的位置不会发生冲突？

我的方法是：

1. 随机放置它们
2. 检查所有物体的位置，如果它们发生冲突，继续移动直到找到一个空白空间？

我只是想知道是否有任何其他有效的解决方案。

我有一个任意 2d 数组，每个字段都有一个 id 和一个 teamid （这里显示为颜色1）。

我希望每个社区都有一个包含 ID 的数组。

邻域由水平和垂直（非对角）具有相同 teamid 的邻居的字段组成

例如：这就是我所拥有的：

这就是我要的：

我不是在搜索图像，而是在搜索数组

提前致谢！

我在矩阵中寻找邻居时遇到了一些问题。我试图不在if代码中添加很多语句，因为我很确定有更好的方法可以做到这一点，但我不知道具体如何。

为简化起见，假设我们有以下矩阵：

考虑到单元格[2,2] = 3，邻居将是(i,j-1), (i-1,j), (i+1,j), (i,j+1), (i+1,j+1), (i-1,j-1). 我使用这样的方法为它创建了一个“掩码” for-loop，其中inicio[0]是我当前元素的 i 坐标（示例中为 2）和inicio[1]j 坐标（元素 3 也为 2）。另外，我正在考虑元素必须位于蒙版的中心。

但是，我不知道如何处理边框中的元素。例如，如果我想找到元素的邻居[0,0] = 1，考虑到元素必须位于掩码的中间，如下所示：

我该如何处理这些X元素？我想过将边界初始化为零，但我认为这不是正确的方法。因此，如果有人可以解释更好的方法或算法，我会很高兴。

我正在尝试实现采用两个向量的卷积方法：图像；和一个内核。我的问题是，当我将内核“滑动”到图像矢量上时，我不知道如何计算图像相邻元素的索引。例如，对于两个相同的向量 {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} 我想实现以下结果：

到目前为止，我的代码如下：

如何找到二维矩阵中的 blob 数量？尺寸MxN

一个斑点是一块连续的X像素。其中矩阵包含X和O

我想使用 8-neighbourship（见这里）。所以我希望在上面的例子中可以找到 2 个 blob。

给定一个元组列表，[(x1, y1), (x2, y2) ... (xm, ym)]例如[(1, 2), (3, 7), (5, 9)]我想编写一个函数，用相邻值 f(x - 1)、f(x + 1) 的平均值填充缺失的整数值 x。

在这种情况下，我们会得到：

[(1, 2), (2, ave(2, 7)), (3, 7), (4, ave(7, 9)), (5, 9)]

但是，对于诸如 的数组，这很快就会失败，xs = [1, 4, 7]因为这些值彼此相距不止一个。在这种情况下，给定相同的ys = [2, 7, 9]，我们期望答案是：

[(1, 2), (2, ave(2, 7)), (3, ave(2,7)), (4, 7) ... ]

或者

有点复杂的东西：

[(1, 2), (2, ave(prev, next_that_exists)), (3, ave(just_created, next_that exists), ...]

我怎样才能实现，以便我们找到刚好低于缺失元素和高于缺失元素的元素，并计算它们的平均值？

另外，这与移动平均线不同吗？