如何向量化传递一个函数到两个numpy数组: 3D和2D？

向量化传递一个函数到两个numpy数组可以通过使用numpy的广播功能来实现。广播是一种numpy的功能，它允许不同形状的数组进行算术运算，而无需进行显式的循环操作。

假设我们有一个函数my_func，以及一个3D数组arr_3d和一个2D数组arr_2d，我们想要将函数应用于这两个数组。以下是实现这一目标的步骤：

1. 导入numpy库：

import numpy as np

1. 定义函数my_func，该函数接受两个参数，并返回一个结果。例如，我们定义一个简单的函数，将两个参数相加：

def my_func(x, y):
    return x + y

1. 创建3D数组arr_3d和2D数组arr_2d：

arr_3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

1. 使用广播功能将函数my_func应用于arr_3d和arr_2d：

result = my_func(arr_3d, arr_2d)

在这个例子中，arr_3d是一个形状为(2, 2, 3)的3D数组，arr_2d是一个形状为(2, 3)的2D数组。通过广播，numpy会自动将arr_2d扩展为与arr_3d相同的形状，然后将函数my_func应用于对应的元素。最终的结果将是一个形状与arr_3d相同的数组。

注意：在实际应用中，函数my_func可以是任何你想要的函数，不仅限于简单的加法。你可以根据具体需求定义自己的函数。

关于numpy的广播功能和更多相关信息，你可以参考腾讯云的产品文档：numpy广播功能。