Python 同时平铺和修改Numpy数组

假设我有这样一个Numpy数组：

[10, 11, 12]

我想复制它几次以形成一个新数组，但每次复制时将每个元素减去1，以生成：

[[10 11 12]
 [ 9 10 11]
 [ 8  9 10]
 [ 7  8  9]
 [ 6  7  8]
 [ 5  6  7]]

这是一个简单的列表理解：

import numpy as np
cycles = 6
a = np.array([10, 11, 12])

a = np.stack([a - i for i in range(cycles)])

然而，我想知道是否有一个Numpy命令可以做到这一点，或者有一个更有效的方法不使用列表理解。

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我正在使用Python 2.7

一种方法是-

样本运行-

In [94]: a
Out[94]: array([10, 11, 12])

In [95]: a - np.arange(6)[:,None]
Out[95]: 
array([[10, 11, 12],
       [ 9, 10, 11],
       [ 8,  9, 10],
       [ 7,  8,  9],
       [ 6,  7,  8],
       [ 5,  6,  7]])

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我认为方法2是不正确的。使您的测试数组

a=np.array（[101111111112]）

。然后

sub1_行（a，cycles=10000）

将返回

数组（[[101111111112]，[9,101111]，[8,9,10]，…]）

@AGNGazer啊，是的，这对于不一定按顺序排列的通用输入数组不起作用。谢谢你指出！删除了那个。

In [94]: a
Out[94]: array([10, 11, 12])

In [95]: a - np.arange(6)[:,None]
Out[95]: 
array([[10, 11, 12],
       [ 9, 10, 11],
       [ 8,  9, 10],
       [ 7,  8,  9],
       [ 6,  7,  8],
       [ 5,  6,  7]])