Python Numpy，沿数组维度应用函数列表

我有一个类型的函数列表：

func_list = [lambda x: function1(input),
             lambda x: function2(input),
             lambda x: function3(input),
             lambda x: x]

以及一组形状[42002001]（一批图像）

我想沿着第0轴按顺序应用函数列表

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编辑：重新表述问题。这相当于上述情况。比方说，我没有数组，而是有一个由4个相同数组组成的元组，形状为（200，200，1），我想在第一个元素上应用function1，在第二个元素上应用function2，等等。这可以在没有for循环的情况下实现吗

您可以使用

np迭代函数列表。沿轴应用：

import numpy as np
x = np.ranom.randn(100, 100)
for f in fun_list:
    x = np.apply_along_axis(f, 0, x)

根据OP的更新
假设您的函数和批大小相同：

batch = ... # tuple of 4 images  
batch_out = tuple([np.apply_along_axis(f, 0, x) for f, x in zip(fun_list, batch)])

我尝试了@Coldspeed的答案，它确实有效（所以我会接受它），但我发现了一个替代方法，没有使用for循环：

result = tuple(map(lambda x,y:x(y), functions, image_tuple))

编辑：忘记添加tuple（），谢谢@Coldspeed
有可能避免for循环吗？@Qubix如果有办法，这将是一个很好的功能。但我不确定是否有。只是为了理解，您想将其应用于特定的行吗？轴还是整个矩阵？这些函数是转换每个元素还是像sum/max函数那样提供单个输出？如果使用Python3，不要忘记将
tuple（）。