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在NumPy中，我们可以使用numpy.frompyfunc方法来创建自己的通用函数（即能够处理NumPy数组的函数）。该方法有两个参数：一个Python函数，和一个整数，表示该函数期望的输入参数个数。通用函数的输出是一个NumPy数组。

下面是一个简单的例子，演示如何创建一个能够对数组中每个元素进行平方的通用函数：

import numpy as np

def square(x):
    return x ** 2

square_ufunc = np.frompyfunc(square, 1, 1)

arr = np.array([1, 2, 3])
squared_arr = square_ufunc(arr)

print(squared_arr)  # 输出 [1 4 9]

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的函数square，可以对任意数值进行平方运算。然后，我们使用numpy.frompyfunc方法将该函数转化为通用函数，并且设置期望的输入参数个数为1，输出参数个数为1。最后，我们使用该通用函数对一个NumPy数组进行操作。

需要注意的是，通用函数的输出是一个object类型的数组，而不是原始的NumPy数组类型。如果我们需要将输出转化为其他类型，比如int类型，可以使用numpy.vectorize方法。

下面是另一个例子，实现一个能够对两个数组进行按位加法的通用函数：

import numpy as np

def add(x, y):
    return x + y

add_ufunc = np.frompyfunc(add, 2, 1)

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

added_arr = add_ufunc(arr1, arr2)

print(added_arr)  # 输出 [5 7 9]

在这个例子中，我们定义了一个更为复杂的函数add，用于进行两个数的加法运算。我们设置期望的输入参数个数为2，输出参数个数为1。然后，我们使用该通用函数对两个NumPy数组进行操作，得到按位相加的结果。

总结来说，创建通用函数的步骤如下：

1. 定义用于处理元素的Python函数；
2. 使用numpy.frompyfunc方法将该函数转化为通用函数，并指定期望的输入和输出参数个数；
3. 将通用函数应用于NumPy数组，得到输出结果。

需要注意的是，通用函数的性能和原始的NumPy函数相比，往往会稍稍降低，因此在实际应用中，需要根据具体情况进行选择。