让我来详细讲解一下使用NumPy将每一行除以一个向量元素的完整攻略。
首先，我们需要知道NumPy是一个强大的开源数学计算库，它提供了丰富的数学函数和数据类型，可以方便地进行向量和矩阵计算。在这个问题中，我们需要用到NumPy中的矩阵和向量计算函数。
假设我们有一个矩阵A，和一个向量B，我们需要将矩阵A中的每一行都除以向量B中的某个元素，我们可以按照以下步骤进行：
首先，导入NumPy库：
import numpy as np
其次，我们定义一个矩阵A和一个向量B：
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
B = np.array([2, 3, 4])
接着，我们将向量B处理成一个矩阵，使得它可以和矩阵A进行逐元素相除。将B复制三次，将其转换为矩阵，代码如下：
B = np.tile(B, (3, 1))
B = np.transpose(B)
numPy中的tile函数用来将数组沿两个维度复制，其第一个参数是原始数组，第二个参数是复制的次数，得到的矩阵和原始数组有相同的行数，且每一行都是向量B。transpose函数用于矩阵转置。
最后，将矩阵A除以矩阵B即可得到最终的结果：
C = np.divide(A, B)
完整代码示例：
import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
B = np.array([2, 3, 4])
B = np.tile(B, (3, 1))
B = np.transpose(B)
C = np.divide(A, B)
print(C)
输出结果：
[[0.5 0.66666667 0.75 ]
[2. 1.66666667 1.5 ]
[3.5 2.66666667 2.25 ]]
除了使用tile和transpose函数之外，我们也可以使用NumPy的broadcasting机制来实现相同的结果。代码如下所示:
import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
B = np.array([2, 3, 4])
C = A / B[:, np.newaxis]
print(C)
其中，np.newaxis是用来升维的函数，用于将B从1维数组转化为2维数组。这段代码的输出结果与前面的示例相同。
总的来说，使用NumPy将每一行除以一个向量元素，可以使用NumPy的tile和transpose函数，也可以使用broadcasting机制来实现。这些方法的本质都是相同的，即将向量B复制成一个与矩阵A具有相同的形状的矩阵，然后对矩阵A和矩阵B逐元素相除。