Как присвоить значение квадратным подматрицам в большой матрице без петель в numpy

Как я могу векторизовать этот цикл, который заполняет две квадратные подматрицы большей матрицы (также сохраняет большую матрицу симметричной), используя массивы numpy:

for x in range(n):
    assert m[x].shape == (n,)
    M[i:i+n,j+x] = m[x]
    M[j+x,i:i+n] = m[x]

Это заманчиво, но не согласуется с приведенным выше циклом (см. пример несогласия ниже):

assert m.shape == (n,n)
M[i:i+n,j:j+n] = m
M[j:j+n,i:i+n] = m

Вот небольшой пример (сбои при n>1):

from numpy import arange,empty,NAN
from numpy.testing import assert_almost_equal

for n in (1,2,3,4):
    # make the submatrix
    m = (10 * arange(1, 1 + n * n)).reshape(n, n)

    N = n # example below, submatrix is the whole thing

    # M1 using loops, M2 "vectorized"
    M1 = empty((N, N))
    M2 = empty((N, N))
    M1.fill(NAN)
    M2.fill(NAN)

    i,j = 0,0 # not really used when (n == N)

    # this results in symmetric matrix
    for x in range(n):
        assert m[x].shape == (n,)
        M1[i:i+n,j+x] = m[x]
        M1[j+x,i:i+n] = m[x]

    # this does not work as expected
    M2[i:i+n,j:j+n] = m
    M2[j:j+n,i:i+n] = m

    assert_almost_equal(M1,M1.transpose(),err_msg="M not symmetric?")
    print "M1\n",M1,"\nM2",M2
    assert_almost_equal(M1,M2,err_msg="M1 (loop) disagrees with M2 (vectorized)")

В итоге мы получаем:

M1 = [10 30
      30 40] # symmetric

M2 = [10 20
      30 40] # i.e. m