如何在Python中删除Nd矩阵中的零切片/图像？

我有一个维数为（256256100）的Nd矩阵

a

。其中，

256x256

为高度和宽度，

100

为图像/切片数。在

100

图像中，它们有一些图像为零（仅背景），其他图像为非零（包括背景和前景）。背景强度为0，前景强度为1。我想从矩阵A中删除/删除零个切片/图像。如何在python中高效地执行此操作

这是我的实现，但我认为我们可以做得更好

import numpy as np
h, w, c = A.shape
for i in range (c): 
   A_slice=A[:,:,i]
   sum_in= np.sum(A_slice)
   if (sum_in==0):
      np.delete(A,A_slice)

---

更新：很抱歉，我遗漏了一项要求。我有一个向量

B

，形状为（100，）。它包含从1到100的每个切片的id。当我们移除矩阵A中的切片时，我还想移除向量B中的id/索引。感谢

我们可以计算“零”图像的布尔掩码，如下所示

zero_mask = A.sum((0,1)) == 0

要删除相应的图像，我们可以使用

A = A[..., ~zero_mask]
B = B[~zero_mask]

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我们可以计算“零”图像的布尔掩码，如下所示

zero_mask = A.sum((0,1)) == 0

要删除相应的图像，我们可以使用

A = A[..., ~zero_mask]
B = B[~zero_mask]

---

A=A[…，A.sum（（0,1））！=0]

？很好的解决方案。我缺少一个要求。请稍候，我正在更新我已更新。你能看一下并回答吗？我会接受它，然后运行

B=B[A.sum（（0,1））！=0]

？我认为你应该运行

B=…

，然后运行@Yakym的

A=…

，或者使用@Yakym Pirozhenko的答案。

A=A[…，A.sum（（0,1））！=0]

？很好的解决方案。我缺少一个要求。请稍候，我正在更新我已更新。你能看一下并回答吗？我会接受它，然后运行

B=B[A.sum（（0,1））！=0]

？我想你应该运行

B=…

，然后运行@Yakym的

A=…

，或者使用@Yakym Pirozhenko的答案。这是我期望的解决方案。谢谢，这是我期望的解决方案。谢谢你