python实现如下操作，对一个名为temperaturea的二维numpy数组进行coolwater的函数运算，得出的结果也是同样的二维numpy数组，保留原数组的同时并以新数组作为函数的输入迭代1000次

在Python中，你可以先创建一个二维`numpy`数组`temperaturea`，然后定义一个名为`coolwater`的函数，对其进行应用。每次迭代都会将结果赋值给新的数组，并继续下一次迭代。这里是一个基本的例子：

import numpy as np

# 假设我们有一个2D温度数组 temperaturea
# (这里的例子仅包含两个元素，实际应用中应替换为实际数据)
temperaturea = np.array([[50, 40], [60, 55]])

def coolwater(array):
    return array - 5  # 这只是一个简单的减5的操作，你可以替换为你想要的函数

# 初始化一个新的数组来保存处理后的结果
new_array = np.zeros_like(temperaturea)

# 迭代1000次
for _ in range(1000):
    new_array = coolwater(new_array)
    # 或者使用map()函数更简洁地处理整个数组
    # new_array = coolwater(np.array(new_array))

# 保证原始数组不变
temperaturea = temperaturea.copy()

# 打印处理后的最终数组
print("经过1000次coolwater函数运算后的数组：", new_array)