如果您使用的是numpy，请不要使用元组。使用其功能并添加另一个尺寸为2的尺寸。我的建议是：

x = np.array([1,2,3])
np.vstack(([np.vstack((x, x, x))], [np.vstack((x, x, x)).T])).T

要么：

im = np.vstack((x, x, x))
np.vstack(([im], [im.T])).T

对于一般数组：

ix = np.vstack([x for _ in range(x.shape[0])])
return np.vstack(([ix], [ix.T])).T

这将产生您想要的：

array([[[1, 1],
        [1, 2],
        [1, 3]],

       [[2, 1],
        [2, 2],
        [2, 3]],

       [[3, 1],
        [3, 2],
        [3, 3]]])

但是作为3D矩阵，您可以在查看其形状时看到：

Out[25]: (3L, 3L, 2L)

随着数组大小变大，这比带有排列的解决方案更有效。将我的解决方案与@Kasra的收益相比，我的收益为1毫秒，而排列为100数组的收益为46毫秒。@AshwiniChaudhary的解决方案效率更高。