在将函数应用于numpy数组的每一行时，如何返回numpy数组而不是NoneType？

Question

我正在尝试查找矩阵中每一行的最小非零成对距离（511x511）。但是，在我编写的以下代码中，我既可以使用return函数获取第一行的值，也可以使用print函数获取所有行的值。

我的代码：

def allmatch():
    Match = pd.DataFrame(squareform(pdist(m1, metric='braycurtis')),columns=df.Location_Index.unique(), index=df.Location_Index.unique())
    X = Match.values
    for row in X:
        i = np.where(row==np.min(row[np.nonzero(row)]))
        return(row[i])

In[1]: allmatch()
Out[1]: array([0.00917431])

或

    def allmatch():
        Match = pd.DataFrame(squareform(pdist(m1, metric='braycurtis')),columns=df.Location_Index.unique(), index=df.Location_Index.unique())
        X = Match.values
        for row in X:
            i = np.where(row==np.min(row[np.nonzero(row)]))
            print(row[i])

In[2]: allmatch()
Out[2]: [0.00917431]
        [0.03496503 0.03496503]
        [0.01098901]
        [0.00346021]
        [0.00471698]
        [0.00316456]
        [0.01123596]
        ...(with 504 more values)

当第一组代码返回一个numpy数组时，第二组代码返回一个NoneType。我想以numpy数组的形式获取第二组中的值，有没有办法解决这个问题？我意识到我的代码可能不是解决此问题的最有效方法，我将不胜感激任何改进它的建议。