如果你有一个类似的dset，你只想得到1的值，你可以使用nonzero，它“返回数组元组，a的每个维度一个，包含该维度中非零元素的索引。“.
例如，我们可以创建一个简单的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]]])

并找出非零元素的位置：

>>> 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()

如果我们想要一个更复杂的cut，我们可以做一些像(d > 3.4).nonzero()之类的事情，因为True的整数值为1，并且计数为非零。
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

如果你想避免使用nonzero选项（例如，如果你有一个3D numpy数组，其值应该是数据点的颜色值），你可以做你所做的，但通过使用ndenumerate保存一些代码行。
您的示例可能会变成：

for index, x in np.ndenumerate(dset):
    if x == 1:
        ax.scatter(*index, c = 'red')

我想关键是你不需要嵌套for循环来迭代多维numpy数组。