Python numpy：对不同矩阵的对应元素应用标量函数

我有以下4个矩阵：

w = [[w1, w2, w3, w4], [w5, w6, w7, w8], ...]
x = [[x1, x2, x3, x4], [x5, x6, x7, x8], ...]
y = [[y1, y2, y3, x4], [y5, y6, y7, y8], ...]
z = [[z1, z2, z3, x4], [z5, z6, z7, z8], ...]

它们的形状为（n，m）。我想对每个矩阵的对应元素应用一个标量函数f，这样得到的矩阵res也是n×m，res的第I，j元素是

func（[[w[I，j]，x[I，j]]，[[y[I，j]，z[I，j]]）的结果。

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显然，我可以尝试循环遍历每个元素，但是是否有一个向量化的/numpy实现呢？

制作一个w，x，y，z的广义函数，以向量化的方式将其元素化应用：

Hmmm。可能会将

w

，

x

，

y

和

z

合并到一些

nxmx4

矩阵中并应用De> NoPy.IX……现在太累了，无法得到精确的细节。虽然它可能是慢的……要考虑的事情。对于完全一般的f（w，x，y，z），我认为没有比循环更有效的方法。你能提供F的一些细节吗？这会起作用，但是它一般不会比for循环快。