我终于找到了一个方法，它可以使用np.vectorize函数来更新tqdm进度条。我使用with Package 了vectorize函数

with tqdm(total=len(my_inputs)) as pbar:
    my_output = np.vectorize(my_function)(my_inputs)

字符串
在my_function（）中添加以下行

global pbar
pbar.update(1)

型
瞧！我现在有了一个随每次迭代更新的进度条。我的代码只有轻微的性能下降。
注意：当你示例化函数时，它可能会抱怨pbar还没有定义。在示例化之前只需输入一个pbar =，然后该函数将调用由with定义的pbar
希望对大家阅读这里有所帮助。

根据@Carl Kirstein的回答，我提出了以下解决方案。我将pbar元素作为参数添加到my_function中，并在函数中对其进行了更新。

with tqdm(total=len(my_inputs)) as pbar:
    my_output = np.vectorize(my_function)(my_inputs, pbar)

字符串
在my_function中的某个地方添加了pbar.update(1)。

def my_function(args, pbar):
    ...
    pbar.update(1)
    ...

型

据我所知，tqdm不会覆盖numpy.vectorize。
要显示numpy数组的进度条，可以使用numpy.ndenumerate。
给定输入和函数：

import numpy as np
from tqdm import tqdm
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = 2
def myfunc(a, b):
    "Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
    if a > b:
        return a - b
    else:
        return a + b

字符串
替换下面的矢量化部分

# using numpy.vectorize
vfunc = np.vectorize(myfunc)
vfunc(a, b)

型
用这个

# using numpy.ndenumerate instead
[myfunc(x,b) for index, x in tqdm(np.ndenumerate(a))]

型
查看tqdm的进度。