Python 非常大数组行的笛卡尔积

我有一个大小为（100,50）的数组。我需要生成一个输出数组，它表示输入数组行的笛卡尔积

为了简化起见，让我们使用一个输入数组：

array([[2, 6, 5],
       [7, 3, 6]])

作为输出，我希望：

array([[2, 7],
       [2, 3],
       [2, 6],
       [6, 7],
       [6, 3],
       [6, 6],
       [5, 7],
       [5, 3],
       [5, 6]])

---

注意：itertools.product在这里不起作用，因为输入向量的大小。同样，所有其他类似的答案都假设行数小于32，这里的情况不是这样的

例如，这个问题已经被问过很多次了。

a = np.array([[2, 6, 5],[7, 3, 6]])

out = np.array(np.meshgrid(a[0], a[1])).T.reshape(-1,2)
print(out)

"""
prints
[[2 7]
 [2 3]
 [2 6]
 [6 7]
 [6 3]
 [6 6]
 [5 7]
 [5 3]
 [5 6]]
"""

大小为（100，50）的数组太大，无法由numpy处理。但是，可以解决较小的数组大小问题。 无论如何，我更喜欢使用

itertools

来处理这类东西：

import itertools

a = np.array([[2, 6, 5], [7, 3, 6]])

np.array(list(itertools.product(*a)))
array([[2, 7],
       [2, 3],
       [2, 6],
       [6, 7],
       [6, 3],
       [6, 6],
       [5, 7],
       [5, 3],
       [5, 6]])

---

对于一个（50100）形状的数组，这个问题将永远存在，这不是同一个问题，因为所有的例子都没有假设数组的数量大于32@ArtemZhukov很抱歉，没有注意数组的维度。我怀疑没有计算机能处理这些数字。你试过计算笛卡尔积矩阵的维数吗？@ArtemZhukov我接受了你的编辑，但我必须指出，“不能由numpy处理”可能会产生误导，因为它没有得到真正的点。100*50^100个数字比宇宙中所有的电子都要多得多，计算这些组合比宇宙的年龄要多得多，不管你要用什么numpy、itertools或超级量子计算机，如果输入的是形状（50，100）？好，你已经明白了——numpy无法处理这样的维度。你想要创建一个大小为（50^100100）的数组，它远远超过了巨大的数组。“如果你告诉我们你想达到什么目标，我很肯定会有不同的解决办法。”兰德拉说。你的回答改变了我对我们可能性的理解。所以基本上我是在尝试做一种网格搜索，通过对所有可能输入的数组应用分类模型。可能应该像hyperopt.github.io/这是一个选项。为了得到一个详尽的答案，我在这里提出了一个关于SO或机器学习主题的新问题