用python写一个元胞自动机多维矩阵的多维邻居矩阵函数

好的，这是一个技术问题，并且我可以回答。以下是一个示例代码，用于生成一个元胞自动机多维矩阵的多维邻居矩阵函数：

import numpy as np

def get_neighbors(matrix, cell_coords, neighborhood_size=1):
    ndim = matrix.ndim
    # 初始化邻居坐标矩阵
    neighbor_coords = np.zeros((2 * neighborhood_size + 1) * ndim, dtype=np.int)
    # 初始化邻居坐标索引
    neighbor_offsets = np.arange(-neighborhood_size, neighborhood_size + 1)
    neighbor_coords[(ndim - 1):] = cell_coords
    for i in range(ndim):
        neighbor_coords[i:(i + ndim - 1):ndim] = cell_coords[i] + neighbor_offsets
    valid = np.ones_like(neighbor_coords[:ndim], dtype=bool)
    for i in range(ndim):
        valid = valid & (neighbor_coords[i:(i + ndim - 1):ndim] >= 0)
        valid = valid & (neighbor_coords[i:(i + ndim - 1):ndim] < matrix.shape[i])
    neighbor_coords = neighbor_coords.reshape((2 * neighborhood_size + 1,) * ndim, order='F')
    neighbor_coords = neighbor_coords[valid]
    # 返回值为邻居坐标矩阵
    return neighbor_coords

该函数以一个多维矩阵，一个给定的细胞坐标和一个邻居大小作为输入，返回一个矩阵，其中包含了指定大小的邻居的坐标。