三个二维剖面到三维阵列

Question

numpy中是否有一种锁定方法可以将三个二维剖面转换为一个三维阵列？其中x是直视图，y是水平视图，z是鸟瞰图。如果在三维空间中，x、y和z的每个值都等于1，则保持值1，否则给出值0。所以在这个小例子中，我相信应该有108个唯一的值（9*12）。。。你知道吗

import numpy as np

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

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

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

也就是说，如果我们从x数组开始，在[0, 0]处，值是1，在y[0,0]处，值也是1，但是在z[0, 0]处，值是0，所以xyz的3d数组应该是0在[0,0,0]。使用x和y的相同位置，但将z更改为z[0, 1]的位置也是1的值，因此[0, 0, 1]位置的xyz3d数组应该是1。因此，它应该是一个基本上创建一个矩形三维网格排列数。你知道吗

Answer 1

您可以将广播和按位/逻辑操作结合起来执行此操作：

>>> x[np.newaxis, :, :] & y[:, np.newaxis, :] & z[:, :, np.newaxis]
array([[[0, 0, 0],
        [0, 1, 1],
        [0, 1, 1]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 1, 1],
        [0, 1, 1]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 1, 1]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]])
>>>