�定输出类型：</p>
<pre><code>In [139]: add_them = np.vectorize(add_elements, otypes=[np.float64])

In [140]: add_them(np.arange(8), np.arange(8))
Out[140]: array([  0.,   2.,   4.,   6.,   8.,  10.,  12.,  14.])</code></pre>
<p>虽然这两个函数提供了一种创建ufunc型函数的手段，但它们非常慢，因为它们在计算每个元素时都要执行一次Python函数调用，这就会比NumPy自带的基于C的ufunc慢很多：</p>
<pre><code>In [141]: arr = np.random.randn(10000)

In [1