python - 制作一个0到nxn的矩阵并将其整形为对

也许我错了，我不知道如何搜索。

我需要得到一个成对的清单

（0,0）
（0,1）
（0,2）
...
（0,999）
...
（999,999）

要将这些值放入神经网络并获得结果-只是长度的向量（999 * 999）

然后，我可以将其重塑为（999,999）并具有输出映射。

所以，幼稚的方法是使用

for i in range(0, 999):
    for j in range(0, 999):
        list.add(predict(i,j))

但是不可能批量使用

另一种幼稚的方法是

numbers=[]
for i in range(0, 999):
    for j in range(0, 999):
        numbers.append([i,j])

这可以批量工作。

还有更优雅的解决方案吗？

最佳答案

尝试这个：

target_list = np.array([(i,j) for i in range(1000) for j in range(1000)])

此print(target_list)将以numpy数组格式给出所需的列表：

[[  0   0]
 [  0   1]
 [  0   2]
 ...
 [999 997]
 [999 998]
 [999 999]]

关于python - 制作一个0到nxn的矩阵并将其整形为对，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/58300433/