对一个前文设置过的名为adfs的numpy数组进行判断，若timea在0到1000，则对其使用定义过的函数coola进行计算，若timea在1001至2000，则使用coolb进行计算，若timea在2001至3000，则使用coolc进行计算

在Python中，你可以使用条件语句结合NumPy的功能来实现这样的逻辑。假设你已经有了一个名为`adfs`的NumPy数组，`timea`是其中的一列，`coola`, `coolb`, 和 `coolc` 是对应的函数，你可以这样做：

import numpy as np

def coola(time):
    # 定义函数coola
    pass

def coolb(time):
    # 定义函数coolb
    pass

def coolc(time):
    # 定义函数coolc
    pass

# 假设adfs是一个包含timea列的数组
if isinstance(adfs, np.ndarray):
    timea = adfs[:, 'timea']  # 提取timea列
    result = np.select(
        [
            (timea >= 0) & (timea < 1000),
            (timea >= 1000) & (timea < 2000),
            (timea >= 2000) & (timea <= 3000)
        ],
        [coola(timea), coolb(timea), coolc(timea)],
        default=None  # 如果不在上述范围内，结果设为None 或者相应函数的返回值
    )
else:
    print("adfs应该是一个NumPy数组")

# 现在result数组包含了根据timea范围应用对应函数后的结果