使用numpy构建两个数组的所有组合的数组
我试图在6参数函数的参数空间上运行以研究它的数值行为，然后再尝试对其进行任何复杂的处理，因此我正在寻找一种有效的方法来执行此操作。
我的函数在给定6维numpy数组的情况下将float值作为输入。我最初尝试做的是：
首先，我创建了一个函数，该函数接受2个数组，并生成一个包含两个数组中值的所有组合的数组
from numpy import * def comb(a,b): c = [] for i in a: for j in b: c.append(r_[i,j]) return c 然后我将reduce()其应用于同一数组的m个副本：
def combs(a,m): return reduce(comb,[a]*m) 然后我像这样评估我的功能：
values = combs(np.arange(0,1,0.1),6) for val in values: print F(val) 这可行，但是太慢了。我知道参数的空间很大，但这不应该太慢。在此示例中，我仅采样了10 6（一百万）个点，仅花费了15秒钟以上的时间便创建了数组values。
您知道使用numpy进行此操作的更有效的方法吗？
我可以根据F需要修改函数接受参数的方式。 问题来源于stack overflow
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在numpy（> 1.8.x）的较新版本中，numpy.meshgrid()提供了更快的实现：
@PV的解决方案
In [113]:
%timeit cartesian(([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7])) 10000 loops, best of 3: 135 µs per loop In [114]:
cartesian(([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7]))
Out[114]: array([[1, 4, 6], [1, 4, 7], [1, 5, 6], [1, 5, 7], [2, 4, 6], [2, 4, 7], [2, 5, 6], [2, 5, 7], [3, 4, 6], [3, 4, 7], [3, 5, 6], [3, 5, 7]]) numpy.meshgrid()仅用于2D，现在可以ND。在这种情况下，3D：
In [115]:
%timeit np.array(np.meshgrid([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7])).T.reshape(-1,3) 10000 loops, best of 3: 74.1 µs per loop In [116]:
np.array(np.meshgrid([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7])).T.reshape(-1,3)
Out[116]: array([[1, 4, 6], [1, 5, 6], [2, 4, 6], [2, 5, 6], [3, 4, 6], [3, 5, 6], [1, 4, 7], [1, 5, 7], [2, 4, 7], [2, 5, 7], [3, 4, 7], [3, 5, 7]]) 注意，最终结果的顺序略有不同。
2020-02-07 01:06:03赞同 展开评论 打赏
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