numpy - nump のベクトル化の予行演習

Question

numpy でベクトル化された関数を実行すると、常に予想よりも多く実行されます。したがって、実際の呼び出しが開始される前に、予行演習があるようです。最近、これが原因で困っています。次の最小限の例を参照してください。

import numpy as np

class PERSON:
    def __init__(self, age):
        self.age = age

class TIME:
    def __init__(self):
        self.ages = np.array([0,0])

    def init_persons(self):
        vec_init_persons = np.vectorize(self.__scalar_init_person)
        self.persons = vec_init_persons(self.ages)

    def __scalar_init_person(self, age):
        return PERSON(age)

    def let_time_pass(self):
        vec_let_time_pass = np.vectorize(self.__scalar_let_time_pass)
        vec_let_time_pass(self.persons)

    def __scalar_let_time_pass(self, person):
        person.age += 1

time = TIME()
time.init_persons()
time.let_time_pass()

print("Age of person 1: {}".format(time.persons[0].age)) # output is 2 not 1!
print("Age of person 2: {}".format(time.persons[1].age)) # output is 1

通常、私は両方の人物の年齢が 1 であると推測していました。したがって、私の質問は次のとおりです。

1. このドライランの目的は誰ですか？私にとって、私は潜在的なトラブルの原因のようです。

2. 例に示されている、問題に対処するためのpythonicな方法は何ですか?