要实现不循环删除JSON行列，可以使用遍历和筛选的方法来实现。

以下是一个示例代码，演示如何删除JSON数据中的指定行和列，而不使用循环：

import json

def delete_rows(json_data, row_indices):
    # 将JSON数据解析为字典
    data_dict = json.loads(json_data)
    # 使用列表推导式筛选出需要保留的行
    filtered_rows = [row for i, row in enumerate(data_dict["data"]) if i not in row_indices]
    # 更新数据字典中的行数据
    data_dict["data"] = filtered_rows
    # 将数据字典转换为JSON字符串
    updated_json = json.dumps(data_dict)
    return updated_json

def delete_columns(json_data, column_indices):
    # 将JSON数据解析为字典
    data_dict = json.loads(json_data)
    # 使用列表推导式筛选出需要保留的列
    filtered_columns = [[row[i] for i in range(len(row)) if i not in column_indices] for row in data_dict["data"]]
    # 更新数据字典中的列数据
    data_dict["data"] = filtered_columns
    # 将数据字典转换为JSON字符串
    updated_json = json.dumps(data_dict)
    return updated_json

# 示例数据
json_data = '{"data": [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]}'

# 删除指定行
row_indices = [1]
updated_json = delete_rows(json_data, row_indices)
print(updated_json)
# 输出: {"data": [[1, 2, 3], [7, 8, 9]]}

# 删除指定列
column_indices = [0, 2]
updated_json = delete_columns(json_data, column_indices)
print(updated_json)
# 输出: {"data": [[2], [5], [8]]}

在上面的示例中，delete_rows函数接受一个JSON字符串和一个要删除的行索引列表，然后使用列表推导式来筛选出需要保留的行，并更新数据字典中的行数据。delete_columns函数也类似，但是它筛选出列而不是行。最后，两个函数都将更新后的数据字典转换回JSON字符串并返回。

请注意，这里使用了json模块来解析和转换JSON数据。确保在使用示例代码之前已经安装了该模块。