python - 複数のネストされた for ループの回避

Question

私の問題を私のタイトルと正確に統合できなかった場合は申し訳ありませんが、それを説明することで、物事がより明確になると思います.

私の問題は、一連の配列のすべての組み合わせを使用して計算を実行し、対応する結果をループごとに配列に格納し、計算に使用する引数を格納する必要があることです。続いて、NumPy 配列と対応する計算結果を pandas データフレームに格納します。

for ループをできる限り回避しようとしていますが、まだ認識していない pandas または python メソッドを使用して目標を達成する他の手段があるかどうかはわかりません。私が解決しようとしている問題は当然、より複雑であり、より複雑なデータだけでなく、さらにいくつかの配列が含まれます。要約すると、私の質問は、私が行ってきたことを回避するための他の賢明な方法があるかどうかです.

私が取り組んできたコード-非常にmatlab風の方法で書かれた-には、次のようなロジックがあります(これは、より簡単な例です):

max_x = 5
min_x = 1
x_1 = np.linspace(min_x, max_x, 5)
x_2 = np.linspace(min_x, max_x, 5)
x_3 = np.linspace(min_x, max_x, 5)
x_4 = np.linspace(min_x, max_x, 5)

x_result = np.array([])
x1 = np.array([])
x2 = np.array([])
x3 = np.array([])
x4 = np.array([])

for i in range(0,len(x_1)):
    for j in range(0,len(x_2)):
        for k in range(0,len(x_3)):
            for l in range(0, len(x_4)):
                        x_set = [x_1[i],x_2[j],x_3[k], x_4[l]]
                        x_calc = calculation_1(arg = x_set)                             
                        x1 = np.append(x1, x_1[i])
                        x2 = np.append(x2, x_2[j])
                        x3 = np.append(x3, x_3[k])
                        x4 = np.append(x4, x_4[l])
                        x_result = np.append(x_result, x_calc)

df_x = pd.DataFrame(np.array([x1, x2, x3, x4, x_result])).T