根据 120 处相交的平面所包含的区域将 3D 矩阵拆分为 3 个部分-解网

问：

我想将单个 3D 矩阵拆分为 3 个较小的 3D 矩阵，以便任意两个平面之间的元素包含在相应的较小矩阵中。如图所示，这些平面在中心处彼此相交 120 度。让我们说我画的图中的任何任意例子。AOPQRDA是相交平面AORD和OPQR之间形成的区域之一。总共有 3 个这样的地区。我希望每个区域中的所有元素都包含在一个单独的矩阵中。可能吗？拆分不是基于元素值，而是基于它们所在的索引。

我从任何随机 3D 矩阵开始，因为这里重要的是索引。我们也可以选择任何任意中心。那些索引符合特定标准的元素应放在一个部分中。我无法想出一个合乎逻辑的计划。任何帮助都是值得赞赏的。谢谢

Python 多维数组拆分 3D 切片

创建具有 xy 大小的 3D 矩阵的白色图像
绘制黑色一像素宽的线条（关闭抗锯齿），根据需要将图像分成三部分，并用三种不同的颜色填充三个部分（使用桶形油漆工具用颜色填充区域）
确定黑线交点像素/点属于哪个部分并更改其颜色
确定线条属于哪些部分并更改其颜色（使用桶画工具）

从图像中创建适当的 2D-xy-matrix。2D-xy-matrix 值告诉每对 [x，y] 索引 3D [x，y，z] 索引属于 3D-xyz 矩阵的哪个部分，因此您可以直接使用此信息进行计算或从 2D-xy 矩阵中创建 3D-xyz 矩阵，以获得可用于矢量化计算方式的三个部分中每个部分的 3D 掩码。

请参阅此处：如何确定一个点是否在二维三角形中？，如果您更喜欢根据 2D-xy 矩阵的索引计算 2D 掩码值，给定将区域分为三部分的三条线的交点。

import numpy as np
from scipy import ndimage
matrix=np.random.randint(0, 10, (5, 7, 7))
section1=[]
section2=[]
section3=[]
shape=matrix.shape
center_of_mass=[round(i) for i in ndimage.measurements.center_of_mass(matrix)][1::]
for z in range(shape[0]):
    for x in range(shape[1]):
        for y in range(shape[2]):
            if (x <=center_of_mass[0] and y <=center_of_mass[1]) or (x >center_of_mass[0] and y<=shape[2]-x-1):
                section1.append(matrix[z,x,y])
            if (x <=center_of_mass[0] and y >center_of_mass[1]) or (x >center_of_mass[0] and y>=x):
                section2.append(matrix[z,x,y])
            if (x >center_of_mass[0] and y>shape[2]-x-1) and (x >center_of_mass[0] and y<x) :
                section3.append(matrix[z,x,y])
[np.array(section1), np.array(section2) ,np.array(section3)]

根据 120 处相交的平面所包含的区域将 3D 矩阵拆分为 3 个部分

Split a 3D matrix into 3 parts based on the regions subtended by the planes which intersect at 120

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