Python NumPy — срез трехмерного массива под углом

Работая в NumPy, я понимаю, как нарезать 2D-массивы из 3D-массива, используя эта статья.

В зависимости от оси, которую я хотел бы разрезать:

array = [[[0  1  2]
          [3  4  5]
          [6  7  8]]

         [[9  10 11]
          [12 13 14]
          [15 16 17]]

         [[18 19 20]
          [21 22 23]
          [24 25 26]]]

Нарезка даст мне:

i_slice = array[0]

    [[0  1  2]
     [3  4  5]
     [6  7  8]]

j_slice = array[:, 0]

    [[0  1  2]
     [9  10 11]
     [18 19 20]]

k_slice = array[:, :, 0]

    [[0  3  6]
     [9  12 15]
     [18 21 24]]

Но можно ли разрезать под углом 45 градусов? например:

j_slice_down = array[slice going down starting from index 0]

    [[0  1  2]
     [12 13 14]
     [24 25 26]]

Я смог добиться этого по всем трем осям, идущим вверх или вниз, и даже полностью обернутым... в дни темного списка со многими циклами for... но я уверен, что в NumPy должен быть лучший способ .

Обновление, выбранный ответ:

Я выбрал ответ hpaulj, создав два массива координат с помощью np.arrange. Немного поработав, я смог сделать так, чтобы он соответствовал моим потребностям: возвращать срез под любым углом, по любой оси, асимметричному измерению трехмерного массива и в любом положении, включая обертывание по всему периметру, чтобы это было одно и то же измерение. как ось.

Два массива np.arrange были сделаны для x и y.

Различные методы, такие как np.roll, приращение, np.hstack и np.concatenate, были выполнены для массива оси x массива np.arrange. y = y[::-1] для альтернативного угла.

if axis is 'z': #i
    slice_notation = np.index_exp[x, y, :] 

elif axis is 'y': #k
    slice_notation = np.index_exp[x, :, y]

else: #j 
    slice_notation = np.index_exp[:, x, y]

Создает выражение среза, затем я использую slice_notation для выполнения необходимых операций на месте.

Другие предложенные методы: np.diagonal и np.eye могут быть более подходящими для других, поскольку у них могут быть другие требования, чем у меня.