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是否有任何便利工具在Numpy阵列上进行块运算？

我正在考虑像Ising自旋重整化这样的操作,其中将矩阵划分为块并返回矩阵,其中每个块由其和,平均或其他函数替换.

我想对块矩阵（或更一般地在 d-dim nd.array 上）执行一些简单的计算。像这样的东西：

图中，大写字母代表一个3×3的块矩阵，小写字母代表数字（块矩阵的均值或总和）。

目前，我只知道如何使用 for 循环来做到这一点

import numpy as np

test_matrix = np.arange(81).reshape(9,9)
a = np.zeros((3,3))
for i in range(3):
    for j in range(3):
        a[k,i,j] = test_matrix[3*i:3*(i+1),3*j:3*(j+1)].mean()
print a

但是如果我的矩阵变大或多维，它会变慢，例如：

test_matrix = np.arange(81*2).reshape(2,9,9)

a = np.zeros((2,3,3))
for k in range(2):
    for i in range(3):
        for j in range(3):
            a[k,i,j] = test_matrix[k,3*i:3*(i+1),3*j:3*(j+1)].mean()
print a

有没有更好的方法来执行此类任务？

非常感谢！！