numpy可以通過將一維數組中的n個元素與另一個一維數組的每個元素相加來創建n個數組嗎？

Question

找不到符合這個確切標准的問題/答案，但如果這是一個重復的問題，那么我會刪除它。 是否有與以下代碼等效的 numpy，還是保留我的代碼原樣/使用 xrange 更好？

x = [i for i in range (50)]
y = [i for i in range (120)]

for i in x:
   foo = [i+z for z in y]
   print(foo)

這是一個玩具示例，但我正在使用的數據集的范圍可以從這樣的大小到示例中的 1000 倍； 我已經嘗試過np.idter但沒有看到太多的性能提升，正如我從bmu 的回答中收集到的那樣，使用 range 迭代一個 numpy 數組是最糟糕的。 但是我看不到 ufunc 和索引如何重現與上述相同的結果，這是我想要的結果。

Answer 1

這是廣播的經典應用：

import numpy as np
x = np.arange(0,5).reshape(5,1)
y = np.arange(0,12).reshape(1,12)

foos = x + y
print(foos)

[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
 [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]
 [ 2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13]
 [ 3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
 [ 4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15]]

顯然，像加法這樣的二元運算不能發出多個數組，但它可以發出一個高維數組，其中包含所有輸出數組作為該高維數組的行或列。

正如評論中所指出的，注意還有一個外積的概括，它在功能上與我展示的廣播方法相同。