python - Numpy 逻辑和

Question

我有 bool 数组 A 和 B，想得到 C。C 就像 A 和 B 的逻辑与，但在匹配索引时有一些回旋余地。也就是说，逻辑 AND 将执行 A[r, c] AND B[r, c]，但我想要的是 A[r +/- 1, c +/- 1] AND B[r +/- 1 , c +/- 1]。有没有一种好的方法可以做到这一点，最好不要遍历每个索引？

>>> import numpy as np
>>> A
np.ndarray([[True, False, False, True],
           [False, False, False, False],
           [False, False, True, False],
           [False, False, False, False])
>>> B
np.ndarray([[False, True, False, False],
           [False, False, False, False],
           [True, True, True, False],
           [False, False, False, False])
>>> np.logical_and(A, B)  # only (2,2) is True
np.ndarray([[False, False, False, False],
           [False, False, False, False],
           [False, False, True, False],
           [False, False, False, False])
>>> C  # (0,0), (1,0), and (2,1) also become True
np.ndarray([[True, False, False, False],
           [True, False, False, False],
           [False, True, True, False],
           [False, False, False, False])

Answer 1

如果我理解正确，A[r +/- 1, c +/- 1] AND B[r +/- 1, c +/- 1] 将产生以下结果，正如@AetherUnbound 所复制的那样。

[[ True  True  True False]
 [ True  True  True  True]
 [False  True  True  True]
 [False  True  True  True]]

如果这是所需的输出，我们可以对 a 和 b 使用卷积运算，最后进行逻辑与。

解决方案

from scipy import ndimage
#define a convolution filter with size 3*3
f = np.full((3,3),True, dtype=bool)

#Convolve A and B using a 3*3 filter and then do a logical and in the end.
np.logical_and(ndimage.convolve(A,f,mode='constant', cval=False),ndimage.convolve(B,f,mode='constant', cval=False))
Out[766]: 
array([[ True,  True,  True, False],
       [ True,  True,  True,  True],
       [False,  True,  True,  True],
       [False,  True,  True,  True]], dtype=bool)