Python 循环2个一维数组以创建numpy中的二维数组

我必须使用一维数组

x = [1,2,3,4,5]

y = [5,6,7,8,9]

和零2d阵列

2d_array=np.zeros((5, 5))

我有一个等式：

50*x+20*y

我想做一个循环，从x和y中找到所有可能的答案 并将它们存储在2d_数组中

[0,0,0,0,0

 0,0,0,0,0

 0,0,0,0,0

 0,0,0,0,0

 0,0,0,0,0]

所以这应该是

[50*x[0]+20*y[0],50*x[1]+20*y[0],50*x[2]+20*y[0],50*x[3]+20*y[0],50*x[4]+20*y[0]

 50*x[0]+20*y[1],50*x[1]+20*y[1]50*x[2]+20*y[1],50*x[3]+20*y[1],50*x[4]+20*y[1].......

等等，我不确定解释是否清楚，但如果不清楚，请告诉我，我将上传问题的实际文件

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谢谢

您无需预先制作二维阵列，您可以在以下列表中完成所有操作：

np.array([x_*50+y_*20 for y_ in y for x_ in x]).reshape(5,5)

返回：

array([[150, 200, 250, 300, 350],
       [170, 220, 270, 320, 370],
       [190, 240, 290, 340, 390],
       [210, 260, 310, 360, 410],
       [230, 280, 330, 380, 430]])

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您可以以矢量化方式执行计算：

x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([5,6,7,8,9])

res = 50*x + 20*y[:, None]

array([[150, 200, 250, 300, 350],
       [170, 220, 270, 320, 370],
       [190, 240, 290, 340, 390],
       [210, 260, 310, 360, 410],
       [230, 280, 330, 380, 430]])

这里，索引器

[：，None]

将

y

的形状从

（1，）

更改为

（5，1）

。然后允许创建二维数组结果

与基于列表理解的方法相比，您可以期望性能有所提高，尽管您可能只注意到较大的输入数组：

%timeit 50*x + 20*y[:, None]                                          # 10.1 µs
%timeit np.array([x_*50+y_*20 for y_ in y for x_ in x]).reshape(5,5)  # 30.2 µs

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谢谢但还有一件事也让我困惑，有点难以解释，你介意看一下文件吗？不客气！事实上，我要去睡觉了，但如果你问一个关于你的文件的具体问题，我相信会有人回答：）我会再尝试一会儿，再次感谢：），