如何让np.vectorize直接操作数组最后轴以避免频繁转置？

np.vectorize 的 signature 参数是匹配输入数组的最后几个维度，它没有直接参数可以指定遍历特定轴，遍历逻辑完全由输入数组的维度顺序和 signature 定义共同决定。

你的场景中，需要对 a（形状(100,5)）的每一列（维度100）和 b（形状(20,5)）的每一列（维度20）应用函数 f，但这两个核心维度都处于数组的第一个轴。而 np.vectorize 只会将数组的最后几个维度识别为 signature 中定义的核心维度，因此必须通过转置（或 np.moveaxis）把核心维度移到数组末尾，让需要遍历的列维度（形状5）处于数组前端，才能让 signature 正确匹配。

简单来说：目前没有办法绕开维度调整（转置或轴移动）直接让 np.vectorize 作用于 a 和 b 的最后一个轴，这是由它的设计逻辑决定的。

如果你的函数 f 本身可以用原生 numpy 操作实现（避免 Python 循环），可以考虑用广播替代 np.vectorize：比如将 a 扩展为 (100,5,1)，b 扩展为 (1,5,20)，直接进行向量化运算后再调整结果形状，这样可能比 np.vectorize 效率更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ego-thales