你可以使用np.indices来生成坐标数组。如果你的网格是均匀间隔的，你可以将它缩放和偏移成你想要的任何形状：

np.indices((4, 3, 3)).reshape(3, -1).T * [6.5, 7.5, 3.5] + [0, 6, 1]

字符串
如果你想要一个3D网格而不是一个27x3的数组，只需要删除.reshape(3, -1).T的位，并适当地更改比例和偏移。
如果你的网格是不规则的或非线性的，你可以提供组成它的数组，并将它们单独合并。np.meshgrid是完成这项工作的工具：

x = np.array([0.0, 6.5, 13.5, 21.0])
y = np.array([6.5, 13.5, 21.0])
z = np.linspace(1.0, 8.0, 3)

np.stack(np.meshgrid(x, y, z, indexing='ij'), -1).reshape(-1, 3)

型
同样，如果您想要3D网格，请删除有关.reshape(-1, 3)的位。

我想这就是你想要的。使用itertools.product来创建所有值的笛卡尔积。

>>> z = list(itertools.product((0.0,6.5,13.5,21.0),(6.5,13.5,21.0),(1,4.5,9.0)))
>>> z = np.array(z)
>>> z
array([[ 0. ,  6.5,  1. ],
       [ 0. ,  6.5,  4.5],
       [ 0. ,  6.5,  9. ],
       [ 0. , 13.5,  1. ],
       [ 0. , 13.5,  4.5],
       [ 0. , 13.5,  9. ],
       [ 0. , 21. ,  1. ],
       [ 0. , 21. ,  4.5],
       [ 0. , 21. ,  9. ],
       [ 6.5,  6.5,  1. ],
       [ 6.5,  6.5,  4.5],
       [ 6.5,  6.5,  9. ],
       [ 6.5, 13.5,  1. ],
       [ 6.5, 13.5,  4.5],
       [ 6.5, 13.5,  9. ],
       [ 6.5, 21. ,  1. ],
       [ 6.5, 21. ,  4.5],
       [ 6.5, 21. ,  9. ],
       [13.5,  6.5,  1. ],
       [13.5,  6.5,  4.5],
       [13.5,  6.5,  9. ],
       [13.5, 13.5,  1. ],
       [13.5, 13.5,  4.5],
       [13.5, 13.5,  9. ],
       [13.5, 21. ,  1. ],
       [13.5, 21. ,  4.5],
       [13.5, 21. ,  9. ],
       [21. ,  6.5,  1. ],
       [21. ,  6.5,  4.5],
       [21. ,  6.5,  9. ],
       [21. , 13.5,  1. ],
       [21. , 13.5,  4.5],
       [21. , 13.5,  9. ],
       [21. , 21. ,  1. ],
       [21. , 21. ,  4.5],
       [21. , 21. ,  9. ]])
>>>

字符串