如何快速获取NumPy二维数组中元素的四邻域值？

先重现你的数组场景：

import numpy as np
np.random.seed(100)
a = np.random.randint(0, 100, (5,5))

数组内容：

array([[ 8, 24, 67, 87, 79],
       [48, 10, 94, 52, 98],
       [53, 66, 98, 14, 34],
       [24, 15, 60, 58, 16],
       [ 9, 93, 86,  2, 27]])

针对你手动索引四邻域繁琐的问题，有两种更便捷的实现方式：

方法1：偏移量批量索引 #

通过定义四邻域的偏移量数组，一次性计算并获取所有邻域值，无需逐个编写索引：

x, y = 2, 3  # 目标位置，对应值14
# 定义上下左右的偏移量（行偏移, 列偏移），顺序可按需调整
offsets = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]  # 上、下、左、右

# 批量计算邻域索引并取值
neighbors = a[x + np.array([dx for dx, dy in offsets]), 
              y + np.array([dy for dx, dy in offsets])]
print(neighbors)  # 输出：array([52, 58, 98, 34])

如果要和你原代码的变量对应（up_val是下方、bott_val是上方），只需调整偏移量顺序：

offsets = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]  # 对应原代码的up、bott、left、right
neighbors = a[x + np.array([dx for dx, dy in offsets]), 
              y + np.array([dy for dx, dy in offsets])]
# 此时 neighbors[0] = up_val, neighbors[1] = bott_val, neighbors[2] = left_val, neighbors[3] = right_val

方法2：3x3子数组提取（直观但需注意边界） #

先截取目标位置所在的3x3子数组，再从中提取上下左右四个值：

x, y = 2, 3
# 截取包含目标的3x3区域
sub_arr = a[x-1:x+2, y-1:y+2]
# 提取对应位置：上、下、左、右
neighbors = [sub_arr[0,1], sub_arr[2,1], sub_arr[1,0], sub_arr[1,2]]
print(neighbors)  # 输出：[52, 58, 98, 34]

这种方法直观，但仅适用于目标位置不在数组边缘的情况，否则切片会触发索引越界错误。

边界处理 #

如果目标位置在数组边缘（比如x=0、x=4或y=0、y=4），需要额外判断索引有效性，避免越界：

x, y = 0, 0  # 左上角边缘位置
offsets = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
valid_neighbors = []
for dx, dy in offsets:
    nx, ny = x + dx, y + dy
    # 检查索引是否在数组范围内
    if 0 <= nx < a.shape[0] and 0 <= ny < a.shape[1]:
        valid_neighbors.append(a[nx, ny])
print(valid_neighbors)  # 输出：[48, 24]（仅下方和右方有效）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者skywave1980