Python Numpy 外积将函数列表应用于参数列表而不使用 For 循环

我有一个数字数组和一个函数列表。

我想对每个数字运行每个函数以获取矩阵。

有没有一种方法可以在不使用缓慢的Python循环/映射的情况下做到这一点？

import numpy
    arr = numpy.array([1,2,3,4,5])
    fns = [numpy.sin, numpy.cos, numpy.exp]
    results = numpy.zeros(shape=( len(fns), len(arr) ))
    for i, fn in enumerate(fns):
        for j, val in enumerate(arr):
            results[i][j] = fn(val)
    print ('results', results)

我可以通过函数广播摆脱一个循环：

results2 = numpy.zeros(shape=( len(fns), len(arr) ))
    for i, fn in enumerate(fns):
        results2[i] = fn(arr)
    print ('results2', results2)

有没有一些聪明的 pythonic numpy-ish 方法来摆脱我的第二个循环？

也许有些内置的外部产品交互很难通过谷歌搜索？

results3 = numpy.function_outer( fns, arr)

您可以使用列表理解并将其转换回 numpy 数组，如下所示：

results3 = numpy.array([ fn(arr) for fn in fns])