如何应用二维numpy数组/矩阵中每个元素的函数/映射值？

在Python中，可以使用NumPy库来操作二维数组/矩阵，并应用每个元素的函数/映射值。下面是一个完善且全面的答案：

NumPy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。要应用二维NumPy数组/矩阵中每个元素的函数/映射值，可以使用NumPy库中的函数。

首先，我们需要导入NumPy库：

import numpy as np

接下来，我们可以创建一个二维NumPy数组/矩阵：

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

现在，假设我们想要将每个元素都加上10，可以使用NumPy的矢量化操作来实现：

result = arr + 10

这将返回一个新的二维NumPy数组/矩阵，其中每个元素都加上了10。

如果我们想要应用一个自定义的函数/映射值，可以使用NumPy的vectorize函数来创建一个可用于矢量化操作的函数。例如，假设我们有一个自定义的函数my_func，它将一个数字作为输入，并返回该数字的平方：

def my_func(x):
    return x ** 2

# 创建矢量化函数
vectorized_func = np.vectorize(my_func)

# 应用矢量化函数到数组/矩阵的每个元素
result = vectorized_func(arr)

这将返回一个新的二维NumPy数组/矩阵，其中每个元素都是原始数组/矩阵中对应元素的平方。

对于更复杂的函数/映射值，您可以使用NumPy的frompyfunc函数来创建一个通用函数。通用函数可以处理任意数量的输入参数，并返回任意数量的输出结果。例如，假设我们有一个自定义的函数my_complex_func，它将两个数字作为输入，并返回它们的和与差：

def my_complex_func(x, y):
    return x + y, x - y

# 创建通用函数
ufunc = np.frompyfunc(my_complex_func, 2, 2)

# 应用通用函数到数组/矩阵的每个元素
result = ufunc(arr, 10)

这将返回一个新的二维NumPy数组/矩阵，其中每个元素都是原始数组/矩阵中对应元素与10的和与差。

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