你可以使用numpy的向量化操作来高效地实现这一点，而不需要使用显式的for循环。以下是你可以做到这一点的方法：

import numpy as np

# 定义你的函数 F(x, y)
def F(x, y):
    return x + y  # 举例函数，替换为你的实际函数

# 创建 1D numpy 数组 a 和 b
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6, 7])

# 使用numpy的广播特性将函数应用于每对元素
result = F(a[:, np.newaxis], b)

print(result)

这将输出：

[[ 5  6  7  8]
 [ 6  7  8  9]
 [ 7  8  9 10]]

解释：

• a[:, np.newaxis] 将1D数组 a 重新形状为形状为 (n1, 1) 的2D数组，实际上创建了一个列向量。
• b 已经是一个1D数组。
• 当你将函数 F 应用于 a[:, np.newaxis] 和 b 时，numpy会自动将数组广播到匹配它们的形状。它本质上在两个数组的所有组合元素之间执行逐元素操作。
• 结果是一个2D numpy数组，其中 (i, j) 元素包含 F(a[i], b[j]) 的结果。

用你的实际函数替换 F(x, y)，这种方法应该可以有效地适用于你的情况。