在二维 Numpy 数组中查找最近的元素

如何解决在二维 Numpy 数组中查找最近的元素

我有一个二维 numpy 数组，如：

 [[0 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
 [0 0 0 1 0 1 0 0 0 1]
 [1 0 1 0 0 0 1 0 0 1]
 [1 0 0 0 0 0 0 0 1 0]
 [0 1 0 0 0 1 0 1 1 0]
 [0 0 0 1 1 0 0 0 0 0]
 [0 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 1 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]]

我们可以把它想象成一张从上面看的地图。 我将选择一个随机单元格，假设第 3 行第 4 列（从 0 开始计数）。如果单元格包含 1，则没有问题。如果单元格是 0，我需要找到最近的 1 的索引。

这里，第 3 行第 4 列是 0，我想要一种方法来找到最近的 1，即第 4 行第 5 列。

• 如果两个包含 1 的单元格的距离相同，我不在乎得到的是哪一个。
• 边界不相互连接，即单元格第 7 列第 9 列的最近 1 不是第 1 行第 7 列

当然，这是我问题的一个简化示例，我实际的 np 数组不包含零和一，而是包含无和浮点数

解决方法

这是一个简单的“寻路”问题。准备一个空的坐标队列并将起始位置推入队列。然后，从队列中弹出第一个元素并检查位置，如果为 1，则返回坐标，否则将所有邻居推入队列并重复。

ADJACENT = [(0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)]

def find(data: np.array,start: tuple):
  queue = deque()
  deque.append(start)
  while queue:
    pos = queue.popleft()
    if data[pos[0],pos[1]]:
      return position
    else:
      for dxy in ADJACENT:
        (x,y) = (pos[0] + dxy[0],pos[1],dxy[1])
        if x >= 0 and x < data.size[0] and y >= and y < data.size[1]:
          queue.append((x,y))
  return None