该函数integrate.quad是来自 QUADPACK 的 DQAGSE 函数的 python 包装器。此功能使用自适应正交，即它将在间隔上应用固定规则（在本例中为 Gauss-Kronrod），它将自适应地细化以尝试达到您请求的绝对和/或相对容差。

由于参数d改变了函数的行为，它也会改变迭代间隔细化。因此，“矢量化”是没有意义的。

您可以做的是使用标准 Python 库中多处理模块中的 Pool 类。将您的值分布d在多个内核上。将积分包装在一个函数中：

import numpy as np
import scipy.integrate as integrate
from multiprocessing import Pool

def f(z,d):
    return ((1-2*z)*np.exp(-d/z))/(((1-z)**(2+d))*(z**(2-d)))

def F_int(d):
    return integrate.quad(f,0.0,0.5,args=(d))


if __name__ == '__main__':
    d_array = np.array([1, 0.1, 2.0])
    pool = Pool(processes=3)
    print(pool.map(F_int, d_array))

这个解决方案的唯一限制是它不能在交互模式下工作（所以在 Jupyter 笔记本和 Qtconsole 中都不能）。见这里。