如果您有一个dset类似的名称，并且只想获取1值，则可以使用nonzero，它“返回一个数组元组，每个数组对应一个a，包含该维度中非零元素的索引。”
例如，我们可以制作一个简单的3d数组：
>>> import numpy
>>> numpy.random.seed(29)
>>> d = numpy.random.randint(0, 2, size=(3,3,3))
>>> d
array([[[1, 1, 0],
[1, 0, 0],
[0, 1, 1]],
[[0, 1, 1],
[1, 0, 0],
[0, 1, 1]],
[[1, 1, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1]]])
并找到非零元素的位置：
>>> d.nonzero()
(array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 2]), array([0, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]))
>>> z,x,y = d.nonzero()
如果我们想要更复杂的切割，我们可以做类似的(d > 3.4).nonzero()事情，因为True的整数值为1，并且算作非零。
最后，我们绘制：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, -z, zdir='z', c= 'red')
plt.savefig("demo.png")
给予
602392714
清零编程群