Numpy: バグ：np.vectorize（）関数は最初の要素で2回動作します（関数が可変オブジェクトを変更するときに見られるように）

辞書のリストがあります。 np.vectorizeを使用して、リスト内の各辞書の辞書要素を変更する関数を適用しようとしています。 結果は、vectorizeが最初の要素に2回作用していることを示しているようです。 これは修正できるバグですか？（おそらく、ベクトル化が最初の要素のタイプをチェックするという事実に関連していますか？）以下にいくつかの例と出力を示します。

辞書を変更しない単純なテストケース：

def fcn1(x):
    return x['b']
a = [{'b': 1} for _ in range(3) ]
print(a)
print(np.vectorize(fcn1)(a))
print(a, '\n\n')

出力：

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[1 1 1]
[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]

次に、辞書を変更して、関数が最初の要素に2回適用されていることを確認します。

def fcn2(x):
    x['b'] += 1
    return x['b']
a = [{'b': 1} for _ in range(3) ]
print(a)
print(np.vectorize(fcn2)(a))
print(a, '\n\n')

出力：

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[3 2 2]
[{'b': 3}, {'b': 2}, {'b': 2}]  

別の変更を試して、バグの一貫性を確認してください。

def fcn3(x):
    x['b'] *= 2
    return x['b']
a = [{'b': 1} for _ in range(3) ]
print(a)
print(np.vectorize(fcn3)(a))
print(a, '\n\n')

出力：

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[4 2 2]
[{'b': 4}, {'b': 2}, {'b': 2}]    

実際に戻り値を提供しなくても同じことができます（これが私のユースケースで使用しようとしている方法です）：

def fcn4(x):
    x['b'] += 1
a = [{'b': 1} for _ in range(3) ]
print(a)
np.vectorize(fcn4)(a)
print(a, '\n\n')

出力：

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[{'b': 3}, {'b': 2}, {'b': 2}]

ちなみに、長さ3のリストについては特別なことは何もありません。これを変更すると、最初の要素のみが二重に変更された場合の同じ動作を確認できます。

Numpyバージョン1.11.3と1.12.0の両方を使用して動作を確認しました

編集：
「最初の要素でタイプをテストする」問題も確認する回避策を見つけました。 otypes引数を指定した場合、最初の要素は2回ヒットしません。

def fcn(x):
    x['b'] += 1
    return x['b']
a = [{'b': 1} for _ in range(3)]
print a
print np.vectorize(fcn, otypes=[dict])(a)
print a, '\n\n'

出力：

[{'b': 1}, {'b': 1}, {'b': 1}]
[2 2 2]
[{'b': 2}, {'b': 2}, {'b': 2}]