所以，它的另一个多维数组的问题：我希望能够给每个值与邻国的n维数组进行比较。 例如，如果A是2维我希望能够检查数组：
a[y][x]==a[y+1][x]
所有元素。 所以基本上检查所有邻居中的所有方面。 现在，我通过这样做：
for x in range(1,a.shape[0]-1):
do.something(a[x])
阵列的形状使用，所以，我不在边缘处遇到的索引超出范围。 所以，如果我想要做这样的事情在第二数组中的所有元素，确实需要换循环n这似乎是凌乱。 有没有办法通过切片这样做呢？ 有点像一个== [： - 1 ,:]还是我理解这完全错了吗？ 而有没有办法告诉切片停在结束了吗？ 或者会有把事情在一个完全其他方式工作的另一种思路？ 蒙面阵列？ 电贺乔尼
就像是：
a = np.array([1,2,3,4,4,5])
a == np.roll(a,1)
返回
array([False, False, False, False, True, False], dtype=bool
你也能指定一个轴的高维，但正如其他人所说，你需要以某种方式处理边缘的值环绕（你可以从名字猜测）
对于2D更完整的示例：
# generate 2d data
a = np.array((np.random.rand(5,5)) * 10, dtype=np.uint8)
# check all neighbours
for ax in range(len(a.shape)):
for i in [-1,1]:
print a == np.roll(a, i, axis=ax)
这也可能是有用的，这将每个元素进行比较，以下面的元件，沿轴线= 1。 可以很明显的调整轴或距离。 关键是要确保在两侧==操作符具有相同的形状。
a[:, :-1, :] == a[:, 1:, :]
如何只：
np.diff(a) != 0
？
如果您需要在另一个轴的邻居，也许diff的np.swapaxes（一）的结果，结果不知何故一起合并？
