我知道scipy提供了一个方便的函数，可以将数组列表转换为块对角矩阵，例如。

>>> from scipy.linalg import block_diag
>>> A = [[1, 0],
         [0, 1]]
>>> B = [[3, 4, 5],
         [6, 7, 8]]
>>> C = [[7]]
>>> D = block_diag(A, B, C)
>>> D
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 3, 4, 5, 0],
       [0, 0, 6, 7, 8, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 7]])

有没有相反的操作？即取一个块对角矩阵和一个块大小列表，并分解为一个数组列表。

a, b, c = foo(D, block_sizes=[(2,2), (2,3), (1,1)])

如果没有方便的内置方法来实现这一点，有没有比循环输入数组更好（性能更高）的实现呢？简单的实现可能如下所示：

def foo(matrix, block_sizes):
    result = []
    curr_row, curr_col = 0, 0 
    for nrows, ncols in block_sizes:
        result.append(matrix[curr_row:curr_row + nrows, curr_col:curr_col + ncols])
        curr_row += nrows
        curr_col += ncols
    return result