从numpy数组的numpy数组中有效地创建一个块numpy数组

Question

首先是一个简单的例子

import numpy as np

a = np.ones((2,2))
b = 2*np.ones((2,2))
c = 3*np.ones((2,2))
d = 4*np.ones((2,2))
e = np.array([[a,b],[c,d]])
print(np.vstack(np.array([np.hstack(e[i,:]) for i in range(2)])))

产生

[[ 1.  1.  2.  2.]
 [ 1.  1.  2.  2.]
 [ 3.  3.  4.  4.]
 [ 3.  3.  4.  4.]]

与print(np.bmat(e.tolist()))或print(np.bmat([[a,b],[c,d]]))的结果完全相同（模数np.bmat使用np.asarray()创建可以投射的numpy矩阵的事实。

然而，我的问题是我有一个代码，我创建一个36的大型numpy数组（暂时，将变得更晚，如400）2D numpy数组，我想创建一个大块numpy数组他们我想有效地做到这一点，并且如果可能的话，避免列表和numpy数组之间的任何转换，因为这是更大的循环结构的一部分，因此将多次完成（每次数组都不同）。这可能吗？

Answer 1

np.swapaxes(e, 1, 2).reshape([4, 4])

如果你检查从e绘制元素的顺序以产生我们想要的输出，你会发现我们想要沿着轴3，然后是1，然后是2，然后是0. {{ 1}}沿轴3绘制元素，然后是2，然后是1，然后是0，所以我们在调用reshape之前交换轴1和2。