Numpy：有效求和 M 的子矩阵 m [重复]

如果我知道每个方子矩阵 m (2x2) 的维数，并且大方阵 M 的维数可以被维数 m 整除：M modulo m == 0。

有没有一种有效的方法来求和以下矩阵 M：

M = array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
           [ 1.,  1.,  1.,  1.],
           [ 1.,  1.,  1.,  1.],
           [ 1.,  1.,  1.,  1.]])

这样结果就是：

M' = array([[ 4.,  4.],
            [ 4.,  4.])

其中 M' 中的 (0, 0) 是 M 中的 (0, 0)、(0, 1)、(1, 0)、(1, 1) 之和？

我发现 for 循环在这里非常慢。

这是一个可能的解决方案。

import numpy as np
import itertools

>>> x = np.arange(16).reshape((4,4))
>>> x
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> for i, j in itertools.product([0,2],[0,2]):
...     print np.sum(x[i:i+2,j:j+2])
... 
10
18
42
50
>>> 

找到了一个优雅的解决方案here https://stackoverflow.com/questions/36383107/how-to-evaluate-the-sum-of-values-within-array-blocks.

>>> x.reshape(2,2,2,2).sum(axis=(1,3))
array([[10, 18],
       [42, 50]])
>>>