numpyで複数の配列の組み合わせを作成したい

Question

numpyで複数の配列の組み合わせを作成する

Pythonで

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

と

[[15, 16]
[17, 18]]
のような配列を組み合わせて

[[0, 1, 2, 3, 4, 15, 16]
[0, 1, 2, 3, 4, 17, 18]
[5, 6, 7, 8, 9, 15, 16]
[5, 6, 7, 8, 9, 17, 18]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
[10, 11, 12, 13, 14, 17, 18]]

全ての行を組み合わせた新しい行列を作ろうとしていますがうまくいきません。。

該当のソースコード

array_merged = []
a = np.array([[0,  1,  2,  3,  4], [5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]])
b = np.array([[15, 16], [17, 18]])
for i in range(0, a.shape[0], 1):
    rate_a = []
    for i2 in range(0, a.shape[1], 1):
        rate_a.append(a[i, i2])
    for j in range(0, b.shape[0], 1):
        rate_b = []
        for j2 in range(0, b.shape[1], 1):
            rate_b.append(b[j, j2])
            rate_merged = []
            rate_merged.extend(rate_a)
            rate_merged.extend(rate_b)
            np.append(array_merged, rate_merged)
array_merged

>> []

### 試したこと

vstackも試しましたが同じように空のリストが返ってきました。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

こんにちは
ご質問にある、二つの ndarray

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

を A

[[15, 16]
[17, 18]]

を B として、ご所望の ndarray を C として得る方法の一例としまして、以下のようにすればよいかと思います。

import itertools

C = np.array([sum(x, []) for x in itertools.product(A.tolist(), B.tolist())])

• **動作確認用 Repl.it: **https://repl.it/@jun68ykt/Q268413#main.py

Comments

[SatokoM]

ご回答いただきありがとうございます。
とても勉強になりました。

Answer 2

変更点

• rate_a = []をfor文の外に出しました。そうしないと毎回リセットされるので
• for i in range(0, a.shape[0], 1):をfor i in a:に変えました。直接要素を取り出していったほうがわかりやすそうでしたので

import numpy as np
array_merged = []
a = np.array([[0,  1,  2,  3,  4], [5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]])
b = np.array([[15, 16], [17, 18]])
rate_a = []
for i in a:
    for j in b:
        rate_a.append(np.concatenate([i,j]))
rate_a = np.array(rate_a)
print(rate_a)
# [[ 0  1  2  3  4 15 16]
# [ 0  1  2  3  4 17 18]
# [ 5  6  7  8  9 15 16]
# [ 5  6  7  8  9 17 18]
# [10 11 12 13 14 15 16]
# [10 11 12 13 14 17 18]]

Comments

[SatokoM]

ご回答いただきありがとうございました。解決しました！
for文の書き方についてもとてもシンプルな表記になってうれしいです！