如何获取numpy数组的所有可能的数组属性？ Python：获取nd数组的所有可能的数组属性。使用itertools.product？ 如果是，怎么做 在Python中，我有两个n维numpy数组A和B（B是零数组） 这是一个例子。您可以使用*运算符从列表中解包变量数，并将其交给itertools.product（）：

输出：

[[0 0 0]
 [0 0 1]
 [0 0 2]
 [0 0 3]
 [0 1 0]
 [0 1 1]
 [0 1 2]
 [0 1 3]
 [0 2 0]
 [0 2 1]
 [0 2 2]
 [0 2 3]]

---

itertools产品应该可以工作

import numpy as np
from itertools import product

A = np.ones((2,3))
B = np.zeros((3,4))

r_rng = range(B.shape[0]-A.shape[0]+1)
c_rng = range(B.shape[1]-A.shape[1]+1)

for i,j in product(r_rng, c_rng):
    C = B.copy()
    C[i:i+A.shape[0],j:j+A.shape[1]]=A
    print(C,'\n')

输出：

[[1. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

[[0. 1. 1. 1.]
 [0. 1. 1. 1.]
 [0. 0. 0. 0.]]

[[0. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 0.]]

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 1. 1.]
 [0. 1. 1. 1.]]

---

我将发布我获得的解决方案：

import numpy as np 
from itertools import product
A=np.ones((2,3,2))
B=np.zeros((3,4,4))
coords=[]
for i in range(len(B.shape)):
    delta = B.shape[i]-A.shape[i]+1
    coords.append(list(range(delta)))
print(coords)
for start_idx in product(*coords):
    idx=tuple(slice(start_idx[i], start_idx[i]+A.shape[i]) for i in range(len(A.shape)))
    m=np.zeros(B.shape)
    m.__setitem__(tuple(idx), A)  
    print(m)

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ps：索引nd数组非常棘手

“但是，我不知道如何将参数值传递给泛型

n

”是否有帮助？此示例适用于2D数组，在nd中，我们必须使用n'范围（B.shape[I]-a.shape[I]+1）表达式作为乘积函数的参数。那就是我不知道该怎么做。。。

[[1. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

[[0. 1. 1. 1.]
 [0. 1. 1. 1.]
 [0. 0. 0. 0.]]

[[0. 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 0.]]

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 1. 1.]
 [0. 1. 1. 1.]]

import numpy as np 
from itertools import product
A=np.ones((2,3,2))
B=np.zeros((3,4,4))
coords=[]
for i in range(len(B.shape)):
    delta = B.shape[i]-A.shape[i]+1
    coords.append(list(range(delta)))
print(coords)
for start_idx in product(*coords):
    idx=tuple(slice(start_idx[i], start_idx[i]+A.shape[i]) for i in range(len(A.shape)))
    m=np.zeros(B.shape)
    m.__setitem__(tuple(idx), A)  
    print(m)