我無(wú)法有效地執(zhí)行以下矩陣運(yùn)算。從一個(gè)方陣（2D numpy 數(shù)組）和跨越矩陣每個(gè)索引的組（字典：鍵是組，值是組中矩陣索引的列表）開(kāi)始，我需要獲得一個(gè)新的、更小的矩陣包含原始矩陣的每個(gè)子矩陣中元素的總和。子矩陣是根據(jù)組的索引定義的。因此，新矩陣也將是方形的，但以組數(shù)作為其維度。讓我們看看下面的例子：import numpy as npX = np.arange(49).reshape((7, 7))d = {0: [0, 1], 1: [2, 3, 4], 2: [5, 6]}def get_new_matrix(matrix, groups_indexes):    groups_number = len(groups_indexes)    new_matrix = np.zeros((groups_number, groups_number))    for i in range(groups_number):        for j in range(groups_number):            new_matrix[i][j] = np.sum(matrix[groups_indexes[i]][:,groups_indexes[j]])    return new_matrixZ = get_new_matrix(X, d)print(Z)[[ 16  39  36] [129 216 159] [156 249 176]]查看結(jié)果，例如在（第二）第 1 行和（第三）列 2 中，我們注意到結(jié)果是 159，這是：Z[1,2]這意味著在原始矩陣中，由行中的組 1 和列中的組 2 定義的子矩陣，即第 2、3 和 4 行以及第 5 和第 6 列，明確為：X[[2, 3, 4]][:,[5, 6]]并且子矩陣中所有元素的總和為19+20+26+27+33+34=159。明確：np.sum(X[[2, 3, 4]][:,[5, 6]])有沒(méi)有什么辦法可以寫(xiě)出更pythonic的代碼，避免兩次for循環(huán)獲取新矩陣，提高整體效率？我想它應(yīng)該是花哨的索引、廣播等，但我還沒(méi)有找到更好的解決方案。我當(dāng)前的代碼對(duì)于大型初始矩陣（以及潛在的大量初始組）的縮放非常糟糕，而且由于我不僅要為任意的大型初始方陣運(yùn)行它，而且還要在多次迭代中運(yùn)行它，我真的需要改進(jìn)它?；蛘咭苍S沒(méi)有辦法讓代碼變得更好，解釋也會(huì)非常有用:)