如何用numpy将两个一维数组转换为二维坐标矩阵？

你可以用numpy的meshgrid函数结合维度调整来实现这个需求，这是最简便的原生方法：

import numpy as np

r = np.array([1, 2, 3])
c = np.array([7, 8, 9])

# 生成网格坐标并转换为目标格式
m = np.array(np.meshgrid(r, c)).T.reshape(-1, 2)
print(m)

运行后输出：

[[1 7]
 [1 8]
 [1 9]
 [2 7]
 [2 8]
 [2 9]
 [3 7]
 [3 8]
 [3 9]]

原理说明： #

• np.meshgrid(r, c)会生成两个二维数组，分别对应行坐标的网格（形状为(3,3)）和列坐标的网格（形状为(3,3)）
• .T将这两个数组的维度顺序调整，使坐标对按行优先排列
• reshape(-1, 2)把整个结构重塑为N行2列的数组，每一行就是一组行-列坐标对

如果需要更直观的笛卡尔积实现，也可以用itertools.product，但对于大规模数组，纯numpy方法效率更高：

from itertools import product
import numpy as np

r = np.array([1, 2, 3])
c = np.array([7, 8, 9])

m = np.array(list(product(r, c)))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cuteufo