Python Numpy：获取“的边界角点”；“有效”；区域

我有一个布尔值的n维numpy数组。我希望找到能够切片到数组中的索引，我的切片包含所有真值，并尽可能少地包含假值

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用较少的数学术语来说，基本上我有一个3D图像，我希望能够基于我定义的给定函数自动拍摄它（比如只关心标有绿色的部分）。最好的方法是什么？首选n维解决方案，以便我将来可以用于所有图像类型。

一种可能的方法是使用获得

真值的所有索引，然后使用每个维中的最小值和最大值来构造切片：

def bounding_slices(a):
    indices = np.nonzero(a)
    # indices is an tuple of arrays containing the indices of the non-zero elements
    # (False is interpreted as zero) with each array corresponding to one dimension
    slices = []
    for indices_in_dimension in indices:
      slices.append(slice(
          np.min(indices_in_dimension),  # start slice at lowest index in dimension
          np.max(indices_in_dimension) + 1  # end slice after (+ 1) highest index
      ))
    return slices

numpy获取值为true的索引：；where（）：合理吗？