Numpy中索引的“Kronecker加法”

我正在为Python Numpy寻找一个“Kronecker加法”工具,用于索引元素,而不是像Kronecker产品那样进行乘法。不是标准的克罗内克和,也不是直接和。

这样做可以:

def kron_add(A, B):
    C = np.kron(A, np.ones(np.asarray(B).shape)) + \
        np.kron(np.ones(np.asarray(A).shape), B)
    return C

>>> kron_add([0, 40, 80, 120], [0, 1, 2, 3])
array([   0.,    1.,    2.,    3.,   40.,   41.,   42.,   43.,   80.,
         81.,   82.,   83.,  120.,  121.,  122.,  123.])

对于一维问题,这可以做到:

>>> [i+j for i in [0, 40, 80, 120] for j in [0, 1, 2, 3]]
[0, 1, 2, 3, 40, 41, 42, 43, 80, 81, 82, 83, 120, 121, 122, 123]

我想最后一个是相当可读的,它解决了我现在的问题。我只是想知道Numpy是否有一个函数或方法可以直接执行这个相当一般的操作。