有没有办法对角切片 x,y 数组？答案

【问题标题】：Is there a way to slice an x,y array diagonally?有没有办法对角切片 x,y 数组？
【发布时间】：2021-06-24 16:44:34
【问题描述】：

我有一个 3D 数组（时间、y 方向、x 方向），我想在空间上拆分它。但是，有没有办法对空间数组进行对角切片，而不是只在 y 和 x 中切片？

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.rand(100,45,60)

data_1 = data[:,0:30,0:30]

X,Y = np.meshgrid(np.arange(0,60,1),np.arange(0,45,1))


plt.contourf(X,Y,data[2])
plt.show()

plt.contourf(data_1[2])
plt.xlim(0,60)
plt.ylim(0,45)
plt.show()

第一个图显示了 data 的等高线图，然后是 data_1，但是有没有办法对角切片？比如红线在哪里。

切片是指仅在 x 和 y 方向选择 3D 数据数组的部分。比如只获取红色箭头下的数据。

【问题讨论】：

“切片”是什么意思？你想输出什么？
同意马库斯。另外请注意，如果您有 30x30 矩阵，您可以将对角线下方的数据分类 x+y 30。
哦，是的！ @Tristan，我认为这可能正在完成我想要做的事情。我现在将更新问题以说明我对切片的意思
为了做到 x + y >30... 在我的情况下，我会这样做：X + Y > 30... plt.contourf(X,Y, data_1)？
您要对绘图还是数据进行切片？如果绘图，一个部分可能应该设置为 0，或 NaN。如果是数据，您是否要转换数据形状（转换为较小的二维数组或一维数组），或者将一半的值设置为例如0 或 NaN，还是屏蔽它们？

标签： python arrays numpy jupyter slice

【解决方案1】：

import numpy as np
from numpy import ma
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.rand(5,45,60)
data1 = data[2,0:30,0:30]
x2, y2 = np.meshgrid(np.arange(0, 30, 1), np.arange(0, 30, 1))
data1 = ma.masked_where(x2 + y2 > 30, data1)

plt.contourf(x2, y2, data1)
plt.xlim(0,60)
plt.ylim(0,45)
plt.show()

我在上面使用了掩码数组，但也可以改用np.where并将值设置为np.NaN：

data1 = np.where(x2 + y2 > 30, np.NaN, data1)

Matplotlib 也不会绘制 NaN 值。

然而，将值设置为 NaN 会丢失原始值，而掩码只是将它们隐藏（移除掩码将恢复原始值）。 NaN 在比较中也可能很棘手。所以口罩可能会更好。

【讨论】：