在给定两组角索引坐标的情况下,可以使用Python中的切片操作来提取任意多维数组的实心盒子切片。切片操作可以通过指定起始索引和结束索引来选择数组的子集。
首先,我们需要了解角索引坐标的含义。角索引坐标是指数组中某个实心盒子的两个对角顶点的坐标。假设我们有一个3维数组arr,其中arr[i][j][k]表示数组中的元素。给定两组角索引坐标,分别为(start1, end1)和(start2, end2),其中start1、end1、start2、end2分别表示每个维度上的起始和结束索引。
下面是提取实心盒子切片的步骤:
以下是一个示例代码,演示如何提取实心盒子切片:
import numpy as np
# 原始数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
[[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])
# 给定的角索引坐标
start1 = (0, 0, 0)
end1 = (1, 1, 1)
start2 = (1, 1, 1)
end2 = (2, 2, 2)
# 计算实心盒子的边界
box_start = tuple(min(start1[i], start2[i]) for i in range(len(start1)))
box_end = tuple(max(end1[i], end2[i]) for i in range(len(end1)))
# 创建切片对象
slices = tuple(slice(box_start[i], box_end[i]+1) for i in range(len(box_start)))
# 提取实心盒子切片
box_slice = arr[slices]
print(box_slice)
输出结果为:
[[[ 5 6]
[ 8 9]]
[[14 15]
[17 18]]]
这个示例演示了如何在给定两组角索引坐标的情况下提取任意多维Python数组的实心盒子切片。在实际应用中,可以根据具体需求调整起始和结束索引,以提取所需的切片。
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