我已经看过许多不同的索引2D和3D数组的答案，我不能找到一个简单的解决方案。我有一个3D数组，并有一个3分量索引列表（ix，iy，iz）。我想从数组中的值列表，其中每个值是使用3个组成部分的索引之一选择。
我已经能够通过使用reshape()和np.apply_along轴来扁平化数组来解决这个问题，但这似乎并不优雅，特别是因为我需要定义一个函数来将3分量索引转换为1分量索引。

import numpy as np
data = np.arange(125).reshape(5,5,5)
indices = np.array(((0, 0, 0), (4, 4, 4), (0, 0, 4)), dtype=int)

# For-loop implementation
values = []
for i in indices:
    values.append(data[i[0], i[1], i[2]])
print(values)

# My inelegant numpy implementation
def three_to_one(index3d,dim):
    return index3d[0]*dim[1]*dim[2] + index3d[1]*dim[2] + index3d[2]

indices_1d = np.apply_along_axis(three_to_one, 1, indices, data.shape)
data_flat = data.reshape(-1)
values = data_flat[indices_1d]
print(values)