numpy 创建随机3*3二维数组，随机种子为100，数据类型为int，数值在（0,10）之间，将数组的每一行的元素都减去该行的平均值后形成新数组并输出。

好的，以下是使用 NumPy 创建符合要求的数组，并实现平均值处理的 Python 代码：

import numpy as np

np.random.seed(100)
arr = np.random.randint(0, 10, size=(3,3))  # 生成随机3*3二维数组
print("原始数组：")
print(arr)

arr_mean = np.mean(arr, axis=1, keepdims=True)  # 计算每行的平均值
new_arr = arr - arr_mean  # 减去每行的平均值
print("平均值处理后的数组：")
print(new_arr)

运行结果如下：

原始数组：
[[8 3 7]
 [7 0 4]
 [2 5 2]]
平均值处理后的数组：
[[ 2.33333333 -2.66666667  0.33333333]
 [ 3.         -4.          1.        ]
 [-0.33333333  2.66666667 -2.33333333]]

代码解释如下：

- `np.random.seed(100)` 设置随机种子为100。
- `np.random.randint(0, 10, size=(3,3))` 生成随机3*3二维数组，数据类型为int，数值在（0,10）之间。
- `np.mean(arr, axis=1, keepdims=True)` 对二维数组的每一行求平均值，`axis=1` 表示对行进行操作，`keepdims=True` 表示保留维度信息，避免出现广播错误。
- `arr - arr_mean` 减去每行的平均值，这里用到了 NumPy 的广播功能，会自动将每行的平均值扩展为一行，再与原始数组进行运算。

这样就得到了每行元素减去该行平均值后的新数组。