高效地替换应用于numpy阵列的vstack+串联

下面代码块中的最后两行在我的实际代码中重复了数百万次:

import numpy as np

# Data with proper shape
N1, N2 = 3, 5
aa = np.random.uniform(0., 1., (23, 2000))
a1 = np.random.uniform(0., 1., N1)
a2 = np.random.uniform(0., 1., N2)

# Replace these two lines as efficiently as possible
a3 = np.vstack(np.concatenate((a1, a2, a1, a2)))
aa[:(N1 + N2 + N1 + N2)] = aa[:(N1 + N2 + N1 + N2)] + a3

结合 np.vstack() 具有 np.concatenate() 然后将结果添加到数组的一部分似乎不是最佳的。

是否有更好的,即: 更高效 ,方法是什么?