循环遍历np.array的行的for循环的替代方法

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用nditer函数进行行遍历
for row in np.nditer(arr):
    print(row)

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 定义一个处理每一行的函数
def process_row(row):
    # 在此处处理每一行的数据
    pass

# 使用apply_along_axis函数进行行遍历
np.apply_along_axis(process_row, axis=1, arr=arr)

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 定义一个处理每一行的函数
def process_row(row):
    # 在此处处理每一行的数据
    pass

# 使用vectorize函数将处理函数向量化
vectorized_func = np.vectorize(process_row)

# 调用向量化的处理函数进行行遍历
vectorized_func(arr)