对np.convolve使用卷积：

N = 2

# craft a custom kernel
kernel = np.ones(2*N+1)
kernel[-N:] = 0
# array([1, 1, 1, 0, 0])

out = (np.convolve(array, kernel, mode='same') != 0).astype(int)

输出：

array([0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

除非你不想使用numpy，mozway的transpose是最好的解决方案。
但是由于已经给出了几次迭代，我添加了基于itertools的解决方案

[a or b or c for a,b,c in itertools.zip_longest(array, array[1:], array[2:], fillvalue=0)]

zip_longest与经典的zip相同，但如果迭代器有不同的“长度”，则迭代次数是最长的一个，完成的迭代器将返回None。除非您在zip_longest中添加了一个fillvalue参数。
因此，这里itertools.zip_longest(array, array[1:], array[2:], fillvalue=0)给出了一个三元组（a，B，c）的序列，具有3个后续元素（a是当前元素，b是下一个，c是后一个，如果没有任何下一个元素或下一个之后的元素，则b和c为0）。
因此，从那里，一个简单的理解建立一个[a or b or c]的列表，如果a，b或c是1，则为1，否则为0。

import numpy as np

array = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1])

array = np.array([a or array[idx+1] or array[idx+2] for idx, a in enumerate(array[:-2])] + [array[-2] or array[-1]] + [array[-1]])

如果a是一个列表，这个函数就可以工作，应该也可以和其他迭代对象一起工作：

def preceding_indices_function(array, n):
  for i in range(len(a)):
    if array[i] == 1:
      for j in range(n):
        if i-j-1 >= 0:
          array[i-j-1] = 1
  return array

我得到了一个与另一个类似但在我看来稍微简单一些的解决方案：

>>> [1 if (array[i+1] == 1 or array[i+2] == 1) else x for i,x in enumerate(array) if i < len(array) - 2]
[0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]