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
时间: 2023-09-17 10:07:18 浏览: 29
可以使用以下代码实现:
``` python
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
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的所有数值
可以通过以下代码实现:
```python
import numpy as np
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.reshape(-1, 1)], axis=-1)
a[:, -1] = c[:, -1]
print(a)
```
这里先将`d`通过`reshape`函数转换成列向量,然后将`c`和`d`沿着列方向合并,得到更新后的`c`。然后,直接将`c`的最后一列赋值给`a`的最后一列即可。最终输出更新后的`a`。
arr_a = np.arange(8).reshape(2, 4) arr_b= np.random.randint(1, 10, size = 4),通过python将arr_a和arr_b转换成矩阵,计算矩阵的矢量积和数量积。
import numpy as np
arr_a = np.arange(8).reshape(2, 4)
arr_b = np.random.randint(1, 10, size=4)
# 转换为矩阵
mat_a = np.matrix(arr_a)
mat_b = np.matrix(arr_b)
# 计算矢量积
vec_product = np.dot(mat_a, mat_b.T)
print("矢量积:")
print(vec_product)
# 计算数量积
num_product = np.dot(mat_a.flatten(), mat_b.T.flatten())
print("数量积:")
print(num_product)