可以通过以下方法实现：

1. 将numpy矩阵转换为pandas dataframe： 使用pandas的DataFrame()函数可以将numpy矩阵转换为pandas dataframe。可以通过指定列名和索引来创建一个新的dataframe对象。

import numpy as np

import pandas as pd

创建一个numpy矩阵

matrix = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

将numpy矩阵转换为pandas dataframe

df = pd.DataFrame(matrix, columns='A', 'B', 'C')

print(df)

输出结果：

  A  B  C

0 1 2 3

1 4 5 6

2 7 8 9

在上述代码中，我们首先导入了numpy和pandas库。然后，我们创建了一个numpy矩阵。接下来，我们使用DataFrame()函数将numpy矩阵转换为pandas dataframe，并指定了列名为'A'、'B'、'C'。最后，我们打印输出了转换后的dataframe。

1. 将numpy矩阵逐行转换为pandas序列： 如果想将numpy矩阵逐行转换为pandas序列，可以使用pandas的Series()函数。可以通过遍历numpy矩阵的每一行，将每一行转换为pandas序列，并将其添加到一个列表中。

import numpy as np

import pandas as pd

创建一个numpy矩阵

matrix = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

将numpy矩阵逐行转换为pandas序列

series_list = []

for row in matrix:

   series = pd.Series(row)

   series_list.append(series)

print(series_list)

输出结果：

[0 1

1 2

2 3

dtype: int64, 0 4

1 5

2 6

dtype: int64, 0 7

1 8

2 9

dtype: int64]

在上述代码中，我们首先导入了numpy和pandas库。然后，我们创建了一个numpy矩阵。接下来，我们使用for循环遍历numpy矩阵的每一行，将每一行转换为pandas序列，并将其添加到一个列表中。最后，我们打印输出了转换后的序列列表。

以上是将numpy矩阵转换为pandas dataframe或逐行序列的方法。希望对你有帮助！如果有更多问题，请随时提问。