エズレル：
私は配列にそれぞれ番号を分割するので、私は、10000個の数字で、本当に大きな数字、整数を処理します。
小さなデータサンプル：
#all combinations with length 3 of values in list L
N = 3
L = [[1,9,0]]*N
a = np.array(np.meshgrid(*L)).T.reshape(-1,N)
#it is number so removed first 0 and also last value is always 0
a = a[(a[:, 0] != 0) & (a[:, -1] == 0)]
print (a)
[[1 1 0]
[1 9 0]
[1 0 0]
[9 1 0]
[9 9 0]
[9 0 0]]
それから私は1.1スカラーすることにより、複数の番号が必要です。よりよく理解するために：
#joined arrays to numbers
b = np.array([int(''.join(x)) for x in a.astype(str)])[:, None]
print (b)
[[110]
[190]
[100]
[910]
[990]
[900]]
#multiple by constant
c = b * 1.1
print (c)
[[ 121.]
[ 209.]
[ 110.]
[1001.]
[1089.]
[ 990.]]
丸めので、しかし万桁ため、この解決策は、可能ではありません。私は、配列内の複数のソリューションを必要とするので：
私が試してみてください。合計最初に最後の0「列」が追加されましたと：
a1 = np.hstack((a[:, [-1]] , a[:, :-1] ))
print (a1)
[[0 1 1]
[0 1 9]
[0 1 0]
[0 9 1]
[0 9 9]
[0 9 0]]
print (a1 + a)
[[ 1 2 1]
[ 1 10 9]
[ 1 1 0]
[ 9 10 1]
[ 9 18 9]
[ 9 9 0]]
より多くのような値がある場合でも、問題がされ9、必要なシフト（古い学校の紙の加算など）次の桁があり、予想される出力は次のようになります。
c1 = np.array([list(str(x).split('.')[0].zfill(4)) for x in np.ravel(c)]).astype(int)
print (c1)
[[0 1 2 1]
[0 2 0 9]
[0 1 1 0]
[1 0 0 1]
[1 0 8 9]
[0 9 9 0]]
生成するための可能ないくつかの高速ベクトル化されたソリューションですc1から、配列のa配列は？
オリジナル：
ここからベクトル化1つの作業ですa。アイデアは、によって各列を乗算することで10**seq、seq列の数、最大および降順にarangeあります。これは、として機能する連結私たちが取るたら列に沿っ桁のsum第2の軸に沿って。最後に、我々は同じロジックを適用するが、乗じた後の代わりに分割した形状にブロードキャストすることにより、プロセスを逆にすることができ1.1、かつ唯一の最後の桁を維持するために、結果の剰余10を取ります：
s = np.arange(a.shape[1]-1, -1, -1)
# concat digits along cols, and multiply
b = (a * 10**s).sum(1)*1.1
# highest amount of digits in b
n_cols = int(np.log10(b.max()))
# broadcast division to reverse
c = b[:, None] // 10**np.arange(n_cols, -1, -1)
# keep only last digit
c1 = (c%10).astype(int)
print(c1)
array([[0, 1, 2, 1],
[0, 2, 0, 9],
[0, 1, 1, 0],
[1, 0, 0, 1],
[1, 0, 8, 9],
[0, 9, 9, 0]])