要按行屏蔽Numpy数组，可以使用numpy的ndarray对象的掩码操作。下面是一个示例代码，演示如何按行屏蔽一个Numpy数组：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 创建一个掩码数组，与arr的形状相同，初始值为True
mask = np.ones_like(arr, dtype=bool)

# 根据需要屏蔽的行号，将对应行的掩码设置为False
rows_to_mask = [1, 2]
mask[rows_to_mask] = False

# 应用掩码，将被屏蔽的行设置为0
masked_arr = np.where(mask, arr, 0)

print(masked_arr)

这个示例代码中，首先创建了一个示例数组arr，然后创建了一个与arr形状相同的掩码数组mask，初始值为True。然后，根据需要屏蔽的行号，将对应行的掩码设置为False。最后，使用np.where函数应用掩码，将被屏蔽的行设置为0，并打印输出结果。

运行以上代码，输出结果如下：

[[1 2 3]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]

可以看到，第2行和第3行被成功屏蔽，并被设置为0。