如我所见，有两个选项。（这里numpy被导入为np）
1.使用lambda表达式
当我们处理一个简单的函数时，可以使用它。说我想实现功能f：（x，y）=（x ^ 2，x + y）。然后，我希望这样的工作：
f = lambda x,y : x**2, x + y
f = lambda x,y : (x**2, x + y)
当我打电话print(f(np.array([[1],[3]],float)))或时print(f(np.array([1,3],float)))。但是我无法使这些lambda表达式的任何变体起作用。
2.定义“适当”功能
但是，这确实有效：
def f(vec):
return np.array([vec[0] ** 2, vec[0] + vec[1]])
但是语法是否最佳？如果我不希望对上述“适当”功能进行矢量化处理，该怎么办。总之，我如何定义一个采用numpy-array值的numpy-array值函数？
使用lambda或def，还是使用本地定义的变量进行计算，都没有关系。如果使用函数，则输入参数的数量必须与定义匹配。
但让我们用简单的交互式示例进行演示
定义两个变量：
In [121]: x, y = 1,3
In [122]: x**2, x+y
Out[122]: (1, 4) # returns a tuple
定义一个列表：
In [125]: vec = [1,3]
In [126]: vec[0]**2, vec[0]+vec[1]
Out[126]: (1, 4) # same tuple
或数组：
In [127]: arr = np.array([1,3])
[126] 也可以使用此方法，但是索引数组的速度较慢。
当我们对整个数组而不是对元素进行处理时，数组是最好的。例如，我们可以对数组的所有项求平方或求和。
In [128]: arr**2, arr.sum()
Out[128]: (array([1, 9]), 4)
这些计算将适用于任何大小的数组，而不仅仅是形状（2，）。
以上任何元组都可以转换为数组：
In [133]: np.array([x**2, x+y])
Out[133]: array([1, 4])
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