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，以time为时间步迭代，并保留计算后time

在Python中，你可以使用NumPy库来处理二维数组和进行循环操作。首先，你需要确保已经安装了`numpy`库。假设`coolwater`是一个接受二维数组并返回同样大小二维数组的函数，这里是一个例子：

import numpy as np
import time

# 假设有一个二维温度数据数组
temperature_data = np.random.rand(10, 10)  # 生成随机二维数组

def coolwater(array):
    # 假定coolwater函数的具体实现
    return array - 5  # 这里只是一个示例，实际函数可能更复杂

# 创建一个新的二维数组，用于存储结果
result_array = np.zeros_like(temperature_data)

# 定义迭代次数
iterations = 1000

# 初始化时间计时器
start_time = time.time()

for step in range(iterations):
    result_array = coolwater(result_array)  # 对当前结果应用coolwater函数

# 计算总耗时
end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time

print("总迭代完成，耗时：", total_time, "秒")

# 结果数组即为经过1000次coolwater函数迭代后的温度数据

在这个例子中，我们先创建了一个二维数组`temperature_data`，然后通过`coolwater()`函数对其进行了多次迭代。每次迭代都会将上一次的结果作为输入传递给`coolwater()`，直到达到指定的迭代次数。最后，我们还记录了整个过程的运行时间。