如何通过对1D nparray中的每个元素应用不同的函数来获得2D nparray？

要通过对1D nparray中的每个元素应用不同的函数来获得2D nparray，可以使用numpy的vectorize函数。

首先，我们需要定义一个函数，该函数将根据输入的元素值返回相应的函数结果。然后，使用numpy的vectorize函数将该函数向量化，以便可以在整个数组上进行操作。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义不同的函数
def func1(x):
    return x * 2

def func2(x):
    return x + 1

# 创建输入的1D nparray
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 定义向量化函数
vectorized_func = np.vectorize(lambda x: func1(x) if x % 2 == 0 else func2(x))

# 应用向量化函数并获得2D nparray
result = vectorized_func(arr)

print(result)

输出结果为：

[[2 3 6 5 10]]

在上述示例中，我们定义了两个不同的函数func1和func2，然后使用numpy的vectorize函数将这两个函数向量化为vectorized_func。接下来，我们将输入的1D nparray arr作为参数传递给vectorized_func，并获得了一个2D nparray result，其中每个元素都是根据输入的元素值应用不同函数得到的结果。

需要注意的是，向量化函数的输入参数可以是任意类型的，但输出结果的类型将与输入数组的类型保持一致。如果需要指定输出结果的类型，可以在向量化函数中进行相应的类型转换。

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