从np.zeros数组创建单独的数组，对原始矩阵的每个单独行和列使用一个数组

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np

1. 创建一个原始矩阵：

original_matrix = np.zeros((m, n))

其中，m和n分别表示原始矩阵的行数和列数。

1. 创建一个行数组，用于存储对每个单独行的操作结果：

row_array = np.zeros((m,))

1. 遍历原始矩阵的每一行，对每个单独行进行操作，并将结果存储到行数组中：

for i in range(m):
    row_array[i] = operation_on_row(original_matrix[i])

其中，operation_on_row是对每个单独行进行操作的函数。

1. 创建一个列数组，用于存储对每个单独列的操作结果：

column_array = np.zeros((n,))

1. 遍历原始矩阵的每一列，对每个单独列进行操作，并将结果存储到列数组中：

for j in range(n):
    column_array[j] = operation_on_column(original_matrix[:, j])

其中，operation_on_column是对每个单独列进行操作的函数。

最终，你将得到两个数组：row_array和column_array，它们分别存储了对原始矩阵的每个单独行和列进行操作后的结果。

请注意，以上代码中的operation_on_row和operation_on_column函数需要根据具体的需求进行定义和实现。它们可以是任意的操作，例如计算行或列的和、平均值、方差等。

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