屏蔽Numpy数组并对每个掩码应用计算，而不使用for循环

是通过Numpy的数组掩码操作实现的。以下是完善且全面的答案：

在使用Numpy进行数组计算时，可以使用掩码操作对数组中的特定元素进行屏蔽，并对剩余元素进行计算，而不需要使用传统的for循环遍历数组。这种方法可以提高计算效率，并使代码更简洁。

首先，让我们了解一下Numpy数组的掩码操作。

Numpy数组的掩码操作是基于布尔掩码的，通过一个与原数组形状相同的布尔数组（掩码数组）来选择、屏蔽特定位置的元素。布尔数组中为True的位置表示需要进行计算的元素，而False的位置表示需要屏蔽的元素。

在进行掩码操作之前，我们需要创建一个与原数组形状相同的布尔数组。可以根据某些条件或逻辑表达式生成布尔数组，也可以使用Numpy提供的一些函数，如np.zeros和np.ones，来创建全0或全1的布尔数组。

接下来，我们可以使用掩码数组对原数组进行操作。对于需要计算的元素，我们可以直接应用相应的数学运算、函数或Numpy的通用函数（ufunc）来进行计算。对于需要屏蔽的元素，我们可以将其替换为特定的数值或设置为NaN（Not a Number）。

下面是一个示例代码，展示如何屏蔽Numpy数组并对每个掩码应用计算：

import numpy as np

# 创建原始数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建布尔掩码数组
mask = np.array([True, False, True, False, True])

# 对掩码为True的元素进行平方计算
result = arr[mask] ** 2

print(result)

上述代码中，我们首先创建了一个包含1到5的一维Numpy数组arr。然后，我们创建了一个与arr形状相同的布尔掩码数组mask，其中第1、3和5个位置的元素被设置为True，而第2和第4个位置的元素被设置为False。

接下来，我们使用掩码数组对arr中的元素进行平方计算。通过应用掩码操作，我们仅对掩码为True的元素（即第1、3和5个元素）进行计算，而忽略掩码为False的元素（即第2和第4个元素）。

最后，我们打印出计算结果result，它是一个包含计算结果的Numpy数组。

这只是一个简单的示例，掩码操作在实际应用中可以有更复杂的用法。可以根据具体的需求和场景来设计和应用掩码操作。

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