基于numpy数组

Question

a = train_images.reshape(60000, 28, 28)
print(np.shape(a))
a_view = a.reshape(60000, 7, 4, 7, 4)
print(np.shape(a_view))
binned_out = []
for x in range(len(a)) :
   bin_v = a_view[x].mean(axis=3).mean(axis=1)
   binned_out.append(bin_v)

在上面的代码中，是否有任何其他方法可以更改for循环以减少执行时间并获取numpy数组中所有元素的分箱数据。

我的train_images形状是（60000,784）