在Numpy中对数组进行运算和操作是非常方便和高效的，有时候我们需要对数组中的每一个元素都进行某种操作，这时可以使用映射的方式来完成。下面是在NumPy数组上映射一个函数的完整攻略。
1.使用numpy.vectorize()函数
numpy.vectorize()函数可以将一个函数转换为对数组的元素逐个操作的函数。使用vectorize()函数的步骤如下：
（1）定义待操作的函数
import numpy as np
def my_func(x):
if x<0:
return -x
else:
return x
（2）使用vectorize()函数将函数转换为数组操作函数
vfunc = np.vectorize(my_func)
（3）将数组作为参数传入数组操作函数
a = np.array([1,-2,3,-4,5])
result = vfunc(a)
print(result)
输出结果为：
[1 2 3 4 5]
此处通过将负数取绝对值的函数应用到数组[1,-2,3,-4,5]上，得到了操作后的运算结果。
2.使用np.frompyfunc()函数
在numpy.vectorize()函数不被推荐使用的情况下，可以使用另一个函数np.frompyfunc()来实现同样的功能。也是分为三个步骤：
（1）定义待操作的函数
import numpy as np
def my_func(x):
if x<0:
return -x
else:
return x
（2）用np.frompyfunc()将函数转换为数组操作函数
ufunc = np.frompyfunc(my_func, 1, 1)
其中，frompyfunc()函数接受三个参数：待操作的函数、函数的参数个数和函数的返回个数。
（3）将数组作为参数传入数组操作函数
a = np.array([1,-2,3,-4,5])
result = ufunc(a)
print(result)
输出结果为：
[1 2 3 4 5]
这里同样通过将负数取绝对值的函数应用到数组[1,-2,3,-4,5]上，得到了操作后的运算结果。
综上所述，使用numpy.vectorize()函数和np.frompyfunc()函数都可以在NumPy数组上映射一个函数，只需要经过三个步骤即可实现。