Создание массива блока Numpy из Numpy массива 2D Numpy массивов эффективно

Question

Первый простой пример

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)]))) 

который производит

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

которая точно так же, как и в результате print(np.bmat(e.tolist())) или print(np.bmat([[a,b],[c,d]])) (по модулю тот факт, что np.bmat создает матрицу numpy, которую можно отличить, используя np.asarray()).

Тем не менее, моя проблема в том, что у меня есть код, в котором я создаю массив с большой численностью 36 (на данный момент станет намного более поздним, например 400) 2D-массивами numpy, и я хочу создать один массив массивных блоков из них. Я хочу сделать это эффективно и, если возможно, избегать любых преобразований между списками и массивами numpy, так как это часть более крупной конструкции цикла, поэтому будет выполняться много раз (каждый раз разные массивы). Это возможно?

Answer 1

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

Если изучить порядок, в котором элементы должны быть отрисованы из e для получения желаемого выхода, вы увидите, что мы хотим идти вдоль оси 3, затем 1, затем 2, затем 0. reshape рисует элементы вдоль оси 3, затем 2, затем 1, затем 0, поэтому мы обмениваем оси 1 и 2 перед вызовом reshape.