在numpy 2darray中逐行查找大于阈值的值的索引

，可以使用numpy库中的函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入numpy库：在代码中使用import numpy as np导入numpy库。
2. 创建一个numpy 2darray：可以使用np.array()函数创建一个numpy 2darray，例如arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])。
3. 设置阈值：根据需求设置一个阈值，例如threshold = 5。
4. 使用条件判断获取大于阈值的布尔矩阵：使用条件判断arr > threshold，将返回一个与原numpy 2darray形状相同的布尔矩阵，其中大于阈值的元素为True，小于等于阈值的元素为False。
5. 使用numpy的argwhere函数获取索引：使用np.argwhere()函数，传入步骤4中得到的布尔矩阵作为参数，将返回一个包含大于阈值的元素索引的numpy数组。

下面是一个完整的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个numpy 2darray
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 设置阈值
threshold = 5

# 获取大于阈值的布尔矩阵
bool_matrix = arr > threshold

# 获取索引
indices = np.argwhere(bool_matrix)

print(indices)

输出结果为：

[[1 2]
 [2 0]
 [2 1]
 [2 2]]

以上代码中，输出结果表示大于阈值的元素在numpy 2darray中的索引位置。例如，[1 2]表示第2行第3列的元素大于阈值。根据实际需求，可以进一步处理这些索引，例如提取对应的元素值或进行其他操作。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际情况和需求进行决策。