两个numpy数组中所有行的组合
问题内容：
我有两个数组，例如具有shape (3,2)，另一个具有shape
(10,7)。我想要两个数组的所有组合，以便最终得到9列数组。换句话说，我想要第一个数组的每一行与第二个数组的行的所有组合。
我怎样才能做到这一点？据我所知，我没有正确使用Meshgrid。
根据以前的帖子，我的印象是
a1 = np.zeros((10,7))
a2 = np.zeros((3,2))
r = np.array(np.meshgrid(a1, a2)).T.reshape(-1, a1.shape[1] + a2.shape[1])
会起作用，但这使我的尺寸为（84,10）。
问题答案：
方法1
随着集中表现在这里是用一种方法array-initialization和element-broadcasting工作分配-
m1,n1 = a1.shape
m2,n2 = a2.shape
out = np.zeros((m1,m2,n1+n2),dtype=int)
out[:,:,:n1] = a1[:,None,:]
out[:,:,n1:] = a2
out.shape = (m1*m2,-1)
说明：
诀窍在于两个步骤：
out[:,:,:n1] = a1[:,None,:]
out[:,:,n1:] = a2
第1步 ：
In [227]: np.random.seed(0)
In [228]: a1 = np.random.randint(1,9,(3,2))
In [229]: a2 = np.random.randint(1,9,(2,7))
In [230]: m1,n1 = a1.shape
...: m2,n2 = a2.shape
...: out = np.zeros((m1,m2,n1+n2),dtype=int)
...:
In [231]: out[:,:,:n1] = a1[:,None,:]
In [232]: out[:,:,:n1]
Out[232]:
array([[[5, 8],
[5, 8]],
[[6, 1],
[6, 1]],
[[4, 4],
[4, 4]]])
In [233]: a1[:,None,:]
Out[233]:
array([[[5, 8]],
[[6, 1]],
[[4, 4]]])
因此，基本上，我们分配的元素是a1保持第一轴与输出中的相应轴对齐，同时使沿输出数组第二轴的元素以广播方式填充，该方式与沿该轴newaxis添加的方式相对应a1。这是这里的症结所在，它带来了性能，因为我们没有分配额外的内存空间，否则我们将需要使用显式的重复/平铺方法来分配它们。
第2步 ：
In [237]: out[:,:,n1:] = a2
In [238]: out[:,:,n1:]
Out[238]:
array([[[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]],
[[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]],
[[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]]])
In [239]: a2
Out[239]:
array([[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]])
在这里，我们基本上是 沿输出数组的第一个轴广播该 块 a2，而没有明确地进行重复复制。
样本输入，输出的完整性-
In [242]: a1
Out[242]:
array([[5, 8],
[6, 1],
[4, 4]])
In [243]: a2
Out[243]:
array([[4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]])
In [244]: out
Out[244]:
array([[[5, 8, 4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[5, 8, 8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]],
[[6, 1, 4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[6, 1, 8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]],
[[4, 4, 4, 8, 2, 4, 6, 3, 5],
[4, 4, 8, 7, 1, 1, 5, 3, 2]]])
方法＃2
另一个tiling/repeating-
parte1 = np.repeat(a1[:,None,:],m2,axis=0).reshape(-1,m2)
parte2 = np.repeat(a2[None],m1,axis=0).reshape(-1,n2)
out = np.c_[parte1, parte2]
