numpy: सन्निहित 2d स्लाइस की सन्निहित 3d मात्रा?

मैं कई 2D C सन्निहित छवि सरणियों को एक 3D वॉल्यूम में लोड करना चाहता हूं और उन्हें सहज अनुक्रमण के माध्यम से एक्सेस करना चाहता हूं, उदा। slice3 = volume[:,:,2] जिसके लिए मूल संघटित 1D निरूपण से कुछ पुन: आकार देने की आवश्यकता है।

अब, चूंकि मैं बहुत सारी छवियों को लोड करता हूं और इससे और भी नए वॉल्यूम की गणना करता हूं, जो आपके औसत पीसी पर काम करना है, मैं स्मृति उपयोग के साथ-साथ गणना प्रदर्शन के बारे में चिंतित हूं।

प्र: मैं 3D वॉल्यूम के साथ-साथ 2D स्लाइस को एक साथ रखने के लिए कैसे प्राप्त कर सकता हूं, इसलिए मैं वॉल्यूम पर कुछ सामान और कुछ अलग-अलग स्लाइस पर कुशलतापूर्वक कर सकता हूं।

खेलने के लिए यहां कुछ उदाहरण दिया गया है:

import numpy as np

# dimensions:
rows   = 2
cols   = 2
slices = 3

# create array
a = np.arange(rows*cols*slices)
print(a)
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
# this is the original concatenated input of the slices [[0,1],[2,3]], [[4,5],[6,7]], [[8,9],[10,11]]

# a contiguous?
print(a.flags['C_CONTIGUOUS'])
# True

a = a.reshape(rows,cols,slices)
print(a)
# a still contiguous?
print(a.flags['C_CONTIGUOUS'])
# True

# what about a slice?
print(a[:,:,0])
# [[0 3]
#  [6 9]]
# ouch! that's not the slice I wanted! I wanted to keep [[0,1],[2,3]] together
# this slice is of course also not contiguous:
print(a[:,:,0].flags['C_CONTIGUOUS'])
# False

# ok, let's start over
a = a.ravel()
print(a)
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
a = a.reshape(slices,rows,cols)
a = a.swapaxes(0,1)
a = a.swapaxes(1,2)
# what about a slice?
print(a[:,:,0])
# [[0 1]
#  [2 3]]
# now that's the kind of slice I wanted!

# a still contiguous?
print(a.flags['C_CONTIGUOUS'])
# False

# slice contiguous?
print(a[:,:,0].flags['C_CONTIGUOUS'])
# True
# only halfway there.. :(

फिर से: क्या वॉल्यूम के साथ-साथ अलग-अलग स्लाइस C को सन्निहित रखते हुए वांछित स्लाइस इंडेक्सिंग प्राप्त करने का कोई तरीका है?