Python 矩阵操作：在numpy中减去2D矩阵和3D矩阵

如果我有三维矩阵，比如：

cor =: 3 3 3 $ i.5
   cor
0 1 2
3 4 0
1 2 3

4 0 1
2 3 4
0 1 2

3 4 0
1 2 3
4 0 1

d  =: 3 3 $ i.5

   d
0 1 2
3 4 0
1 2 3

和二维矩阵类似：

cor =: 3 3 3 $ i.5
   cor
0 1 2
3 4 0
1 2 3

4 0 1
2 3 4
0 1 2

3 4 0
1 2 3
4 0 1

d  =: 3 3 $ i.5

   d
0 1 2
3 4 0
1 2 3

用J语言计算起来非常简单：在符号后面加上“2”（通过2D矩阵）

d -"2 cor
 0  0  0
 0  0  0
 0  0  0

_4  1  1
 1  1 _4
 1  1  1

_3 _3  2
 2  2 _3
_3  2  2

但我还是一个新手

cor - d 

ValueError: Unable to coerce to Series/DataFrame, dim must be <= 2: (59, 59, 59)

cor-d
ValueError：无法强制转换为Series/DataFrame，dim必须在减法之前，您需要将d的形状（当前为（3，3））与cor的形状（当前为（3，3，3））相匹配。请尝试
cor-d[：None]
。这基本上告诉numpy使用现有的d形状（
：
）并为最后一个维度创建一个新轴（
无
）.
你的代码是什么编程语言？这不是python。这是用J语言编写的，我只想用python计算这些东西，你想从3D矩阵的哪个维度减去2D矩阵？以及相应维度的哪个索引？我添加了python代码scotty！所以基本上我试着从沿3d矩阵的最后一个轴移动3d矩阵另一种方法是
cor-d[：，：，np.newaxis]
，因为您需要向2D矩阵添加第三个dim