用整数序列填充2D数组更具Pythonic/优雅的方式？

我想创建一个6x6 numpy矩阵，第一行填充：

0,1，…，5

，第二行填充

10,11，15，最后一行填充了
50，51，55

我考虑使用（1）嵌套（两层）列表理解，然后将列表转换为
numpy.matrix
对象，或者（2）使用
range
函数中的变量，即-
range（x）
并将
x
从1变为6。我无法让这两个想法中的任何一个发挥作用

下面是我构造这个矩阵的非矢量化/循环代码。有没有更像蟒蛇的方法

a = np.zeros((6,6))
for i in range(6):
    for j in range(6):
        a[i,j] = 10*i + j
print(a)

（这是Youtube上的
NumPy
介绍视频39:00给出的示例之一：
怎么样

详细信息

ogrid
返回一个开放的网格：

a, b = np.ogrid[:60:10, :6]
a

# array([[ 0],
#        [10],
#        [20],
#        [30],
#        [40],
#        [50]])

b
# array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

然后，您可以执行广播添加：

# a + b
np.add(a, b)

# array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
#        [10, 11, 12, 13, 14, 15],
#        [20, 21, 22, 23, 24, 25],
#        [30, 31, 32, 33, 34, 35],
#        [40, 41, 42, 43, 44, 45],
#        [50, 51, 52, 53, 54, 55]])


同样，您也可以使用
np.arange
生成两个范围并添加它们：

np.arange(0, 60, 10)[:,None] + np.arange(6)

# array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
#        [10, 11, 12, 13, 14, 15],
#        [20, 21, 22, 23, 24, 25],
#        [30, 31, 32, 33, 34, 35],
#        [40, 41, 42, 43, 44, 45],
#        [50, 51, 52, 53, 54, 55]])

这可以通过广播来实现

arange(0, 6) + 10*arange(0, 6)[:, None]

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
   [10, 11, 12, 13, 14, 15],
   [20, 21, 22, 23, 24, 25],
   [30, 31, 32, 33, 34, 35],
   [40, 41, 42, 43, 44, 45],
   [50, 51, 52, 53, 54, 55]])

我建议你阅读和阅读“蟒蛇”在使用numpy时，这并不重要。有时迭代、列表理解和其他pythonic方法可以很好地使用数组，有时效率非常低。但是，给出的链接涵盖了一些使用numpy非常强大的高级概念。
非常有趣的解决方案。非常感谢！
arange(0, 6) + 10*arange(0, 6)[:, None]

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
   [10, 11, 12, 13, 14, 15],
   [20, 21, 22, 23, 24, 25],
   [30, 31, 32, 33, 34, 35],
   [40, 41, 42, 43, 44, 45],
   [50, 51, 52, 53, 54, 55]])