Python 将2d矩阵最大化并获得最大项索引的最有效方法是什么？

我找到了以下关于使用“numpy”和“block_reduce”撇取实现最大池的答案。但它没有显示如何获得最大值的索引（最好是相对于实际矩阵，而不是合并的矩阵）。计算速度最快的解决方案是什么

import numpy as np
import skimage.measure

a = np.array([
      [  20,  200,   -5,   23],
      [ -13,  134,  119,  100],
      [ 120,   32,   49,   25],
      [-120,   12,    9,   23]
])
skimage.measure.block_reduce(a, (2,2), np.max)

---

np.argmax

起作用。不，它不起作用。获取错误，TypeError:“tuple”对象不能解释为整数