来自3D数组的3D切片

Question

我有一个很大的3D，N x N x N的numpy数组，数组中的每个索引都有一个值。

我希望能够使用中心点从数组中获取立方体切片：

def take_slice(large_array, center_point):
    ...
    return cubic_slice_from_center

为了说明，我希望cubic_slice_from_center返回以下形状，其中slice11是用于生成切片的中心点的值：

print(cubic_slice_from_center)

array([[[0.32992015, 0.30037145, 0.04947877],
        [0.0158681 , 0.26743224, 0.49967057],
        [0.04274621, 0.0738851 , 0.60360489]],

       [[0.78985965, 0.16111745, 0.51665212],
        [0.08491344, 0.30240689, 0.23544363],
        [0.47282742, 0.5777977 , 0.92652398]],

       [[0.78797628, 0.98634545, 0.17903971],
        [0.76787071, 0.29689657, 0.08112121],
        [0.08786254, 0.06319838, 0.27050039]]])

我研究了几种方法来做到这一点。其中一种方法是：

def get_cubic_slice(space, slice_center_x, slice_center_y, slice_center_z):
    
    return space[slice_center_x-1:slice_center_x+2,
                 slice_center_y-1:slice_center_y+2,
                 slice_center_z-1:slice_center_z+2]

只要立方体切片不在边缘上就可以工作，但是如果它在边缘上，它就会返回一个空数组！

有时，切片的中心点将位于3D numpy数组的边缘。当发生这种情况时，我不想返回任何值，而是希望返回空间边界内的立方体空间切片的值，并且在切片超出边界的地方，用np.nan值填充返回数组。

例如，对于一个20 x 20 x 20的空间，x、y和z轴的索引为0-19，我希望get_cubic_slice函数为点(0，5，5)返回以下类型的结果：

print(get_cubic_slice(space,0,5,5))

array([[[np.nan, np.nan, np.nan],
            [np.nan , np.nan, np.nan],
            [np.nan, np.nan , np.nan]],
    
           [[0.78985965, 0.16111745, 0.51665212],
            [0.08491344, 0.30240689, 0.23544363],
            [0.47282742, 0.5777977 , 0.92652398]],
    
           [[0.78797628, 0.98634545, 0.17903971],
            [0.76787071, 0.29689657, 0.08112121],
            [0.08786254, 0.06319838, 0.27050039]]]) 

用numpy做这件事最好的方法是什么？

Answer 1

X= np.arange(27).reshape(3,3,3)

[[ 0 1 2 6 7 8]

[9 10 11 15 16 17]

[18 19 20 24 25 26]

x12

14

x1:，0:2，1:4

[[ 0]

[ 9]

[18]

这是我们如何在3D数组中进行切片的方法