np使用广播机制将二维数组的每一行最后一个数据数据变更

NumPy的广播机制允许你对不同形状的数组进行算术运算。当进行这些运算时，NumPy会自动扩展较小的数组，使其形状与较大的数组相匹配。在二维数组（矩阵）中，如果你想要改变每一行的最后一个数据，你可以创建一个与二维数组行数相同、列数为1的一维数组，然后利用广播机制将这个一维数组添加到原数组的每一行的末尾。

这里是一个简单的例子：

假设我们有一个2x3的二维数组：

import numpy as np
array = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])

我们想要改变每一行的最后一个数据，假设我们将最后一个数据改为10。我们可以创建一个与行数相同的列向量：

last_column = np.array([10, 10]).reshape(-1, 1)

使用广播机制将这个列向量添加到原数组的每一行末尾：

new_array = np.hstack((array[:, :-1], last_column))

这里 `array[:, :-1]` 表示原数组除了最后一列之外的所有数据，`np.hstack` 函数将原数组的最后一列替换为 `last_column` 中的数据。

最终 `new_array` 将是：

array([[ 1,  2, 10],
       [ 4,  5, 10]])