在不失一般性的前提下，假设我有一个1-d数组X，可以用来构造一个Y包含所有成对排列的3-d数组的3-d数组。X[i], X[j]
换一种说法：
Y = np.zeros((X.shape, X.shape,X.shape))
for i in range(len(X)):
for j in range(len(X)):
Y[i,j,:] = X
Y[i,j,[i, j]] = Y[i,j,[j, i]]
可以矢量化吗？还是可以从二维索引数组中构建一些花哨的索引以进行排列？
您不需要那么多的排列。但是，如果您希望获得与Y代码完全相同的代码，则可以这样做（这样做是相同的，只是代替循环，idx为所有成对排列创建高级索引）：
n = X.size
idx = np.array(np.meshgrid(np.arange(n),np.arange(n))).T.reshape(-1,2)
Y = np.repeat([X],n*n,0).reshape(n,n,n)
Y[idx[:,0][:,None],idx[:,1][:,None],idx] = Y[idx[:,0][:,None],idx[:,1][:,None],idx[:,[1,0]]]
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