Python 以高效的方式从3d numpy中选择多个值

我有一个非常大的3d numpy，我想从中提取很多值（x，y，z）

为了简单起见，我们假设这是numpy：

import numpy as np
a = np.arange(64).reshape(4,4,4)

我想从中提取以下点集合的值：

points = [[3,0,0],[0,1,0],[3,0,1],[2,3,1]]

在本例中，预期结果应为：

[48,4,49,45]

出于性能考虑，我希望避免像以下代码那样进行迭代：

points  = [[3,0,0],[0,1,0],[3,0,1],[2,3,1]]
for i in points:
    print(a[i[0],i[1],i[2]])

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试试这个。使用numpy fancy/advanced

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(64).reshape(4,4,4)

>>> points = [[3,0,0],[0,1,0],[3,0,1],[2,3,1]]
>>> points = np.array(points)

>>> i = points[:, 0]
>>> j = points[:, 1]
>>> k = points[:, 2]
>>> a[i, j, k]
array([48,  4, 49, 45])