a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.random.random([7,3]) d = np.array([1,5,8,11,52,45,31]) c = np.concatenate([c,d],axis=-1) 按照c中的-1列代表的位置更新a的数值

可以使用以下代码实现：

a[:, -1] = c[:, -1][b[:, 0]]

解释一下，首先通过 `b[:, 0]` 获取 `a` 中最后一列对应的索引，因为 `b` 是按照顺序从 0 到 99 排列的，所以可以直接用 `b` 的值作为索引。然后再用这些索引从 `c` 中取出对应位置的数值，赋值给 `a` 的最后一列即可。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点

可以使用pandas的isin()方法来判断a中的点是否出现在d中，然后使用~运算符将不包含在d中的点筛选出来。具体实现代码如下：

import numpy as np 
import pandas as pd  

def localmin(points, pixel_size): 
    x_min = np.min(points[:, 0]) 
    y_min = np.min(points[:, 1]) 
    x_max = np.max(points[:, 0]) 
    y_max = np.max(points[:, 1]) 
    w = x_max - x_min 
    h = y_max - y_min 
    wn = w // pixel_size + 1 
    hn = h // pixel_size + 1 
    x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) 
    y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) 
    df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) 
    df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) 
    df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) 
    result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] 
    return result 

a = np.random.random([100,3]) 
b = np.random.random([100, 1])//0.5 
c = np.arange(1000).reshape([100,1]) 
a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) 
d = localmin(a,0.2)

# 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a
a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)]

其中，isin()方法用于判断一个DataFrame或Series对象中的值是否在另一个DataFrame或Series对象中出现过。在这里我们用isin()方法来判断a中的前两列（即x和y坐标）是否出现在d中，然后使用any()方法将结果沿着列方向合并，得到一个长度为100的布尔型数组，表示a中每个点是否在d中出现过。最后使用~运算符对数组进行取反，得到不包含在d中的点的布尔型数组，然后使用该数组对a进行筛选即可。

n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = np.random.binomial(n=1, p=condprob, size=(n,1))linear_fit = LinearRegression().fit(x, y)print(linear_fit)为什么结果为LinearRegression()

这段代码中，首先使用了numpy库生成了一个大小为(n,p)的随机正态分布矩阵x，然后使用arange函数创建了一个(p,1)的列向量beta，这个向量的元素为1到p，reshape函数将其变形为(p,1)的矩阵。接着，将x和beta相乘得到z，其中@表示矩阵乘法。利用正态分布的累积分布函数norm.cdf(z)计算z中每个元素的概率值，然后使用这些概率值作为参数，使用二项分布函数np.random.binomial生成大小为(n,1)的响应变量y。最后，使用sklearn库中的LinearRegression()函数对x和y进行线性回归，得到线性回归对象linear_fit。因此，输出结果为LinearRegression()。