目前我正在研究拟合文件图像中的几个星系。拟合文件是3D高光谱立方体，x和y轴表示右上升和下降，z轴表示频率。我也知道每个星系的精确正确提升和衰退。我的目标是将大型文件切割成较小的文件，隔离每个星系，以便我可以对各个星系进行进一步的分析。一个简单粗暴的方法就是手动切割星系周围的拟合文件，我目前的算法很简单，只需在银河系周围切割一定数量的像素，但我想询问是否有一些玄武方法或还有其他一些数值/数学方法可以更有效地识别和切割星系吗？
看看spectral-cube和photutils Python包。
谱 - 立方体具有切割子立方体的方法（参见例如here），并且photutils具有检测源的方法（参见here）等，例如，衡量和分析您的来源。对于photutils，某些方法仅适用于2D，您需要执行一些Numpy表达式来处理3D数据。
一般来说，所有Python天文学软件包（Astropy，spectrum-cube，photutils）都可以使用Numpy数组中的像素数据（例如使用astropy.io.fits读取）和使用astropy.wcs.WCS和astropy.coordinates.SkyCoord对象的天空坐标，因此您必须学习一些。为此，一个好的起点是Astropy tutorials。
您要求一种有效的方法来进行剪切。这是通过使用Numpy阵列功能“切片”到大型3D像素数据阵列中并在不制作副本的情况下创建该切口的“视图”来实现的。如果你是Numpy的新手，一个很好的学习起点是Python data science handbook的“Numpy阵列的基础”页面。