Python 二维数组上具有内部和的调用函数

假设我有一个python函数f（），它接受2个标量和1个类似数组的参数：

def f(a, b, arr):
    X = a * np.exp(-arr**2 / b)
    return np.sum(a * np.log(X) - arr)

我想做的是在保持相同arr的情况下，对a和b的不同值计算f（）

XX, YY = np.meshgrid(A_axis, B_axis)
arr = np.arange(10)
ZZ = np.empty_like(XX)
for i in range(XX.shape[0]):
    for j in range(YY.shape[1]):
        ZZ[i,j] = f(XX[i,j], YY[i,j], arr)

有没有办法将其矢量化？我正在考虑将XX、YY和arr转换为相同形状的3D数组，但f（）中的np.sum（）将始终返回标量

通过

np.ix_389;（）

使用轴=-1调用

np.sum（）

代码如下：

import numpy as np

### original code
def f(a, b, arr):
    X = a * np.exp(-arr**2 / b)
    return np.sum(a * np.log(X) - arr)

A_axis = np.linspace(1, 5, 8)
B_axis = np.linspace(1, 2, 9)
XX, YY = np.meshgrid(A_axis, B_axis)
arr = np.arange(10)
ZZ = np.empty_like(XX)
for i in range(XX.shape[0]):
    for j in range(YY.shape[1]):
        ZZ[i,j] = f(XX[i,j], YY[i,j], arr)

### use broadcast        
def f(a, b, arr):
    X = a * np.exp(-arr**2 / b)
    return np.sum(a * np.log(X) - arr, axis=-1)
B, A, C = np.ix_(B_axis, A_axis, arr)
result = f(A, B, C)

print np.allclose(ZZ, result)

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那么它有效吗？你只是想把它矢量化？你是真函数吗？如果是这样的话，它将简化为一个*log（a）-arr*（1-（a/（2*b））。@tom10不，它不是真正的函数：）@Stephan是的，我只想矢量化它有一种不修改f（）的方法吗？如果有两个类似数组的参数呢？