y):
return x + y
a = np.arange(1,11)
b = np.arange(10,0,-1)
print(f(a,b))
以上是惰性编译，不指定参数类型。...也可以采用积极编译，给出函数签名，即指定返回值和输入参数的类型。注意函数签名需写在列表中。...vectorize([float64(float64, float64)], nopython=True)
def f(x, y):
return x + y
还可以指定多个函数签名，需注意越通用的类型越要排在后面..., int32),
int64(int64, int64),
float32(float32, float32),
float64...np.linspace(0, 1+1j, 6)
>>> f(a, a)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError
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