python - 获取矩阵中重复数字的坐标

Question

我需要点子，这不是作业......

我有以下矩阵，如何获得重复数字的坐标，

重复 [ [ [0,0],[1,0],[2,0],[0,1],[0,2],[1,2],[1,3],[2 ,2] ], [ [0,3], [0,4] , ....... ]

瞬间代码:

n = [ [1,1,1,3,3],[1,2,1,1,2],[1,2,1,3,3] ]

coordinates = [[-1,0],[0,1],[1,0],[0,-1]]
i = 0
while i < len(n):
    j = 0
    fila = []
    while j < len(n[0]):
        for coordinate in coordinates:
            X = i + coordinate[0]
            Y = j + coordinate[1]
            if X >= 0 and X < len(n) and Y >= 0 and Y < len(n[0]):
                # I tried with two for in here but its not efficient
        j+=1
    i+=1

谢谢

编辑:

预期输出:

第 1 组，分开的 2，分开的 3 和只有 2

重复 [ [ [0,0],[1,0],[2,0],[0,1],[0,2],[1,2],[1,3],[2 ,2] ], [ [0,3], [0,4] ], [ [1,1],[2,1] ], [ [1,4] ], [ [2,3], [2 ,4] ]

Answer 1

效率不是很高，因为测试数组多次用于逻辑比较检查，但大多数循环都被推送到 C 级。同时，它演示了一些有趣的方法，如果您要执行类似的功能，您可以探索一下。

import scipy.ndimage as nd    
import numpy as np

n = np.array([ [1,1,1,3,3],[1,2,1,1,2],[1,2,1,3,3] ], dtype=np.int)

def print_coord(val, pos, shape):
    print("{}: {}".format(val[0], list(zip(*np.unravel_index(pos, dims=shape)))))
    return 0

for val in np.unique(n):
    labelled_array, num_features = nd.label(n == val)
    nd.labeled_comprehension(n, labelled_array, [1,2,3], 
        lambda v, p: print_coord(v, p, shape=n.shape), float, 0, True)

输出:

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

当您不想保留与该坐标列表匹配的标签时，您当然可以将结果附加到列表中。