Python：从函数和数组创建矩阵

我肯定以前有人问过这个问题，但我找不到解决办法（这个问题也必须有一个更好的标题-欢迎建议）。有没有一种更快的方法来做下面的事情？我想通过一个函数将数组元素映射到矩阵

a = np.random.rand(100)
b = np.random.rand(100)
c = 5

matrix = np.zeros((100, 100))
for i in range(100):
    for j in range(100):
        matrix[i, j] = function(a[i], b[j], c)

我试过这个，但不起作用：

matrix = np.fromfunction(lambda i, j: function(a[i], b[j], c), (100, 100), dtype=float) # Doesn't work

这也不是：

vfunction = np.vectorize(function)
matrix = vfunction(a, b, c) # Doesn't work

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找到了一个利用此功能的相关解决方案：您能否介绍一下

功能

？这真的是一个不可向量化的操作吗？我使用的函数是“return1/（1+np.exp（-（a+b+c））”，它只接受3个数字。矢量化函数没有给我想要的矩阵。

np.exp

与数组一起工作。您需要做的是找出如何从整个数组中计算

a+b+c

，而不仅仅是从它们的元素中。无需进一步修改，该表达式将生成一个（100，）数组，该数组与

a

和

b

的常见形状相匹配。想想

广播

。当前使用：

a_=np.tile（a，（100，1））.T

<代码>b_u=np.tile（b，（100，1））<代码>矩阵=函数（a，b，c）。这是有效的，我不知道如何做得更好。