2D numpyの配列のすべての可能な組み合わせ

ワリードEsmail：

私は4つのnumpyの配列を持っている、との例は、以下に挙げます：

a1=np.array([[-24.4925, 295.77  ],
             [-24.4925, 295.77  ],
             [-14.3925, 295.77  ],
             [-16.4125, 295.77  ],
             [-43.6825, 295.77  ],
             [-22.4725, 295.77  ]])

a2=np.array([[-26.0075, 309.39  ],
             [-24.9975, 309.39  ],
             [-14.8975, 309.39  ],
             [-17.9275, 309.39  ],
             [-46.2075, 309.39  ],
             [-23.9875, 309.39  ]])

a3=np.array([[-25.5025, 310.265 ],
             [-25.5025, 310.265 ],
             [-15.4025, 310.265 ],
             [-17.4225, 310.265 ],
             [-45.7025, 310.265 ],
             [-24.4925, 310.265 ]])

a4=np.array([[-27.0175, 326.895 ],
             [-27.0175, 326.895 ],
             [-15.9075, 326.895 ],
             [-18.9375, 326.895 ],
             [-48.2275, 326.895 ],
             [-24.9975, 326.895 ]])

私は、例えば、アレイ間と同じ時間CONCATENATEですべての可能な組み合わせを作りたいです。

array[-24.4925, 295.77, -26.0075, 309.39, -25.5025, 310.265, -27.0175, 326.895]

そして

array[-24.4925, 295.77, -26.0075, 309.39, -25.5025, 310.265, -27.0175, 326.895]

つまり[a1[0],a2[0],a3[0],a4[0]]、[a1[0],a2[0],a3[0],a4[1]]など

4つの配列をループする以外のことへの最速の方法は何ですか？

hilberts_drinking_problem：

ここにあるnumpyから直積の実装に基づくソリューション、ここは。

arr = np.stack([a1, a2, a3, a4])

print(arr.shape) # (4, 6, 2)
n, m, k = arr.shape

# from https://stackoverflow.com/questions/11144513/cartesian-product-of-x-and-y-array-points-into-single-array-of-2d-points
def cartesian_product(*arrays):
    la = len(arrays)
    dtype = np.result_type(*arrays)
    arr = np.empty([len(a) for a in arrays] + [la], dtype=dtype)
    for i, a in enumerate(np.ix_(*arrays)):
        arr[...,i] = a
    return arr.reshape(-1, la)

inds = cartesian_product(*([np.arange(m)] * n))
res = np.take_along_axis(arr, inds.T[...,None], 1).swapaxes(0,1).reshape(-1, n*k)

print(res[0])
# [-24.4925 295.77   -26.0075 309.39   -25.5025 310.265  -27.0175 326.895 ]

この例では、inds次のように配列になります。

print(inds[:10])
# [[0 0 0 0]
#  [0 0 0 1]
#  [0 0 0 2]
#  [0 0 0 3]
#  [0 0 0 4]
#  [0 0 0 5]
#  [0 0 1 0]
#  [0 0 1 1]
#  [0 0 1 2]
#  [0 0 1 3]]

私たちは、その後、使用することができnp.take_along_axis、それぞれの組み合わせのための適切な要素を選択します。