给出矩阵列表，求和，但忽略某些矩阵的行

Question

举个例子，让

A = np.array([[a1, a2],
              [a3, a4]])
B = np.array([[b1, b2],
              [b3, b4]])
C = np.array([[c1, c2],
              [c3, c4]]),

让l = [A, B, C]，让

I = np.array([[1, 0, 1],
              [0, 1, 1]]).

我想计算Matrix R

R = np.array([[a1 + c1, a2 + c2],
              [b3 + c3, b4 + c4]])

即。通常，我有k中存储的nxm l矩阵列表和维度I的索引矩阵nxk，用于指定每行 结果R k中的l矩阵中的哪一个应该用于计算R的那一行。在上方，I的第一行为[1, 0, 1]，因此A和C用于计算R的第一行。

我可以使用哪种numpy功能？