切片在PyTables

Question

使用PyTables对在h5中保存的数组进行切片的最快方法是什么？

方案如下：

1. 数据已保存（无需在此优化）：

   filters = tables.Filters(complib='blosc', complevel=5)
   h5file = tables.open_file(hd5_filename, mode='w',
                             title='My Data',
                             filters=filters)
   group = h5file.create_group(h5file.root, 'Data', 'Data')
   
   X_atom = tables.Float32Atom(shape=[50,50,50])
   X = h5file.create_carray(group, 'X', atom=X_atom, title='XData',
                        shape=(1000,), filters=filters)
   

2. 数据已打开：

   h5file = tables.openFile(hd5_filename, mode="r")
   node = h5file.getNode('/', data_node)
   X = getattr(node, X_str)
   

3. 这是我需要优化的地方，我需要做很多以下类型的无法排序的数组切片，对于许多索引和不同的最小/最大位置：

   for index, min_x, min_y, min_z, max_x, max_y, max_z in my_very_long_list:    
       current_item = X[index][min_x:max_x,min_y:max_y,min_z:max_z]
       do_something(current_item)
   

问题是： 这是完成任务的最快方法吗？