np.vectorize()和crosstab()和pivotTab（）函数解释

numpy.vectorize(pyfunc, otypes=None, doc=None, excluded=None, cache=False, signature=None)

Parameters:
pyfunc :python函数或方法
otypes : 输出数据类型。必须将其指定为一个typecode字符串或一个数据类型说明符列表。每个输出应该有一个数据类型说明符。
doc : 函数的docstring。如果为None，则docstring将是 pyfunc.__doc__。
excluded : 表示函数不会向量化的位置或关键字参数的字符串或整数集。这些将直接传递给未经修改的pyfunc
cache :如果为True，则缓存第一个函数调用，该函数调用确定未提供otype的输出数。
signature : 广义通用函数签名，例如，(m,n),(n)->(m)用于矢量化矩阵 - 向量乘法。如果提供的话，pyfunc将调用（并期望返回）具有由相应核心维度的大小给出的形状的数组。默认情况下，pyfunc假定将标量作为输入和输出。
Returns:
vectorized :向量化的数组