Python 将低维numpy数组的部分提取到高维数组的最终轴

我有一个静态形状-

（l，l）

数组

C

。我想把它的一部分提取到另一个数组

K

，它的形状是

（m，m，n，n）

。我想从

C

中提取的内容的起始索引在数组

i0

中给出，该数组的形状为

（m，m）

K

的某些元素将由

K[i，j，：，：]=C[i0[i，j]：i0[i，j]+n，i0[i，j]：i0[i，j]+n]

给出。因此，在回答一些类似的问题时，这似乎可以解决问题

C[i0[None, None, ...] + np.arange(n)[..., None, None], 
  i0[None, None, ...] + np.arange(n)[..., None, None], I, J]

这将引发一个

索引器
。我想这是因为
C
只是二维的，而且尺寸不能增加。虽然通过平铺
C
可以很容易地解决这个问题，但由于
C
很大，因此重新制作
m*m
次的成本相当高

因此，我的问题是如何将2D数组的不同（2D）部分提取到4D数组的相应部分。
一种方法是创建与
（n，n）
形状窗口相对应的
2D
索引网格，添加那些带有
i0
的文件，该文件通过两个新的轴进行扩展，广播将沿着这两个轴进行。最后，我们只需索引到
C
，就可以得到所需的
4D
输出。因此，一个实现就是这样-

N = np.arange(n)
X,Y = np.meshgrid(N,N)
out = C[i0[...,None,None] + Y,i0[...,None,None] + X]

样本运行-

In [153]: C
Out[153]: 
array([[3, 5, 1, 6, 3, 5, 8, 7, 0, 2],
       [8, 4, 6, 8, 7, 2, 6, 2, 5, 0],
       [3, 7, 7, 7, 3, 4, 4, 6, 7, 6],
       [7, 0, 8, 2, 1, 1, 0, 4, 4, 6],
       [2, 4, 6, 0, 0, 5, 6, 8, 0, 0],
       [4, 6, 1, 0, 5, 6, 2, 1, 7, 4],
       [0, 5, 5, 3, 7, 5, 7, 1, 4, 0],
       [6, 4, 4, 7, 2, 4, 6, 6, 6, 5],
       [5, 2, 3, 2, 2, 5, 4, 5, 2, 5],
       [3, 7, 1, 0, 4, 4, 6, 6, 2, 2]])

In [154]: i0
Out[154]: 
array([[1, 0, 4, 4],
       [0, 4, 4, 0],
       [2, 3, 1, 3],
       [2, 2, 0, 4]])

In [155]: n = 3

In [157]: out[0,0,:,:]
Out[157]: 
array([[4, 6, 8],
       [7, 7, 7],
       [0, 8, 2]])

In [158]: C[i0[0,0]:i0[0,0]+n,i0[0,0]:i0[0,0]+n]
Out[158]: 
array([[4, 6, 8],
       [7, 7, 7],
       [0, 8, 2]])

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