python中3D numpy数组的体积计算？

我有一个3D阵列 a是（512、512、133）形状的numpy数组，在某个区域中包含非零值

我想计算这个3D numpy中非零区域的体积 数组

如果我知道像素间距（0.7609、0.7609、0.5132），如何在python中找到实际的体积？

试试这个：

将numpy导入为np
随机输入
#不确定您如何准确定义输入，我是这样处理的：
矩阵=np.零（（1000，1000，1000））
对于范围（1000）内的i：
矩阵[random.randint（0，999），random.randint（0，999），random.randint（0，999）]=random.randint（0，10）
x=np。非零（矩阵）#返回所有非零元素的元组（格式为[x，Y，Z]）
#最终结果——非零元素的数量——基于1个坐标（如len（X）=len（y）=len（Z）
print（len（x[0]）#在我的例子中返回=>924

3D numpy阵列的体积等于非零的数量 元素乘以像素所占的体积

以获取numpy数组中的

import numpy as np
units = np.count_nonzero([[[ 0.,  0.],
                           [ 2.,  0.],
                           [ 0.,  3.]],

                          [[ 0.,  0.],
                           [ 0.,  5.],
                           [ 7.,  0.]]])
# will output 4

如果知道两个像素之间的间距s，则像素的体积计算为正方形体积（像素体积）乘以先前确定的像素量

volume = units * pow(s, 3)

更新：

由于您的间距（s1、s2、s3）在三维空间中不是等距的，因此体积将更改为

volume = units * s1 * s2 * s3
# volume = 4 * 0.7609 * 0.7609 * 0.5132

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这个数量只是非零条目的数量，还是我误解了你？