给定 2 个 numpy (1D) 数组，我想计算包含这两个数组元素的所有可能总和的二维数组。例如，像这样：
import numpy as np
v = np.array([1, 2, 3])
w = np.array([4, 5, 6])
sum_matrix = np.zeros((3,3))
for i in range(3):
for j in range(3):
sum_matrix[i,j] = v[i] + w[j]
print(sum_matrix)
这将返回正确答案
[[5. 6. 7.]
[6. 7. 8.]
[7. 8. 9.]]
但我想避免 python 循环（当然还有双重循环）。对于这种情况，是否有一些不错的 numpy 功能？
我可以想到一种避免所有循环的解决方案，但感觉有点像黑客。我注意到如果v是一个列矩阵和w一个行矩阵，那么矩阵乘积v @ w返回所有可能乘积的矩阵。我可以使用logand将其转换为总和exp：
v = v[np.newaxis].T # Turn v into a column matrix
w = w[np.newaxis] # Turn w into a row matrix
print(np.log(np.exp(v) @ np.exp(w)))
这与上面的打印相同。
问题：对于这个问题，还有其他更简单、更笨拙的解决方案吗？
您可以使用np.add.outer，这将在应用np.add上的每个值v和w：
np.add.outer(v,w)
array([[5, 6, 7],
[6, 7, 8],
[7, 8, 9]])
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