如何构建两个 NumPy 数组的所有组合的数组？
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有时我们需要找到两个或多个数组元素的组合。Numpy 具有计算 2 个或更多 Numpy 阵列的组合的功能，命名为“【Numpy . mesh grid()”。该函数用于从两个给定的一维数组中创建一个矩形网格，表示笛卡尔索引或矩阵索引。
语法:
numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')
示例 1: 计算两个 NumPy 阵列的元素的组合
蟒蛇 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# creating 2 numpy arrays
array_1 = np.array([1, 2])
array_2 = np.array([4, 6])
print("Array-1")
print(array_1)
print("\nArray-2")
print(array_2)
# combination of elements of array_1 and array_2
# using numpy.meshgrid().T.reshape()
comb_array = np.array(np.meshgrid(array_1, array_2)).T.reshape(-1, 2)
print("\nCombine array:")
print(comb_array)
输出:
在上面的示例中，我们使用numpy . mesh grid(). t . resform()组合了“ array_1 ”和“ array_2 的元素
示例 2: 计算三个 NumPy 数组的元素组合
蟒蛇 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# creating 3 numpy arrays
array_1 = np.array([1, 2, 3])
array_2 = np.array([4, 6, 4])
array_3 = np.array([3, 6])
print("Array-1")
print(array_1)
print("Array-2")
print(array_2)
print("Array-3")
print(array_3)
# combination of elements of array_1,
# array_2 and array_3 using
# numpy.meshgrid().T.reshape()
comb_array = np.array(
np.meshgrid(array_1, array_2, array_3)).T.reshape(-1, 3)
print("\nCombine array:")
print(comb_array)
输出:
在上面的例子中，我们使用 numpy.meshgrid()组合了“ array_1 ”、“ array_2 和“ array_3 的元素
示例 3: 计算四个 NumPy 数组的元素组合
蟒蛇 3
# importing Numpy package
import numpy as np
# creating 4 numpy arrays
array_1 = np.array([50, 21])
array_2 = np.array([4, 4])
array_3 = np.array([1, 10])
array_4 = np.array([7, 14])
print("Array-1")
print(array_1)
print("Array-2")
print(array_2)
print("Array-3")
print(array_3)
print("Array-4")
print(array_4)
# combination of elements of array_1,
# array_2, array_3 and array_4
# using numpy.meshgrid().T.reshape()
comb_array = np.array(np.meshgrid(
array_1, array_2, array_3, array_4)).T.reshape(-1, 4)
print("\nCombine array:")
print(comb_array)
输出:
在上面的示例中，我们使用 numpy.meshgrid()组合了“ array_1 ”、“ array_2 ”、“ array_3 ”和“ array_4 的元素
