Python 有选择地访问numpy 3D矩阵的行

有没有办法索引3D numpy矩阵以有选择地获取每个第i层的第i行

e、 g.我有一个RxNxR矩阵，我想抓住第一层的第一行，第二层的第二行，第三层的第三行，等等，最后得到一个RxN矩阵

---

我能在一次手术中做到吗

我认为这应该可以做到：

import numpy as np
matrix = ...
result = np.zeros((matrix.shape[0], matrix.shape[1]))

for i in range(0, len(matrix)):
    result[i] = matrix[i][i]

---

我相信这应该可以做到：

import numpy as np
matrix = ...
result = np.zeros((matrix.shape[0], matrix.shape[1]))

for i in range(0, len(matrix)):
    result[i] = matrix[i][i]

---

我认为您可以使用理解-取决于您定义为“层”的维度，等等，但这会起作用：

a = np.array([...])

[a[:, i, 0] for i in range(np.shape(a)[1])]

---

我认为您可以使用理解-取决于您定义为“层”的维度，等等，但这会起作用：

a = np.array([...])

[a[:, i, 0] for i in range(np.shape(a)[1])]

使用该功能：

a = np.arange(27).reshape(3, 3, 3)
np.diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1).T

给予

使用该功能：

a = np.arange(27).reshape(3, 3, 3)
np.diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1).T

给予

---

这是否可以推广到R=1的情况？假设我有一个1x3x1矩阵，这个命令只给我第一个元素，而不是整行。如果矩阵是3x1x1，它就工作了。。。哪个维度对应于图层？或者你也可以尝试一下np.diagonal（a，offset=0，axis1=0，axis2=2），它成功了！（图层是第三维的）。谢谢这是否可以推广到R=1的情况？假设我有一个1x3x1矩阵，这个命令只给我第一个元素，而不是整行。如果矩阵是3x1x1，它就工作了。。。哪个维度对应于图层？或者你也可以尝试一下np.diagonal（a，offset=0，axis1=0，axis2=2），它成功了！（图层是第三维的）。谢谢