在Python中将整行传递给numpy vectorize中的函数？

在Python中将整行传递给numpy vectorize中的函数是指使用numpy库中的vectorize函数将一个自定义的函数应用于数组的每一行，并返回一个新的数组。该函数将自动将每一行作为参数传递给自定义函数，并将结果存储在新的数组中。

vectorize函数的语法如下： numpy.vectorize(pyfunc, otypes=None, doc=None, excluded=None, cache=False, signature=None)

其中，参数说明如下：

pyfunc：自定义的函数，接受一维数组作为输入，并返回一个标量或一维数组。该函数会被自动调用，以将每一行作为参数传递进去。
otypes：可选参数，指定输出数组的数据类型。可以是一个数据类型对象或者多个数据类型对象的元组。默认情况下，输出数组的数据类型与输入数组的数据类型相同。
doc：可选参数，为函数提供文档字符串。
excluded：可选参数，指定不进行向量化的参数索引。这些参数将在每次调用时通过Python的标量传递。
cache：可选参数，指定是否在编译时缓存编译好的函数。
signature：可选参数，为函数提供签名，以便在JIT编译时使用。

使用vectorize函数将整行传递给自定义函数的示例代码如下：

import numpy as np

def custom_function(row):
    # 对每一行进行计算或处理
    result = row[0] + row[1]  # 自定义的函数逻辑，此处为简单示例
    return result

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 将自定义函数应用于每一行，并返回一个新的数组
result = np.vectorize(custom_function)(arr)

print(result)

以上代码将输出：