是否可以对每个元素都依赖于前一个元素的NumPy数组进行矢量化递归计算？

您可能认为这会起作用：

import numpy as npn = len(Tm)t = np.empty(n)t[0] = 0  # or whatever the initial condition is t[1:] = Tm[1:] + (t[0:n-1] - Tm[1:])**(-tau[1:])

但事实并非如此：您实际上无法以这种方式在numpy中进行递归（因为numpy计算了整个RHS，然后将其分配给LHS）。

因此，除非您可以提出该公式的非递归版本，否则您将陷入显式循环：

tt = np.empty(n)tt[0] = 0.for i in range(1,n):    tt[i] = Tm[i] + (tt[i-1] - Tm[i])**(-tau[i])