c=np.reshape(a)

c=np.reshape(a)这段代码是错误的，因为np.reshape()函数需要指定要重塑的形状。在这个例子中，变量a的形状是(12,)，即一维的数组。如果要将其重塑为其他形状，需要在np.reshape()函数中指定新的形状参数。比如，如果要将a重塑为2行6列的数组，可以使用c=np.reshape(a, (2, 6))。同样，如果想自动推导缺省的维度数目，可以使用c=np.reshape(a, (-1, 6))。这样会根据数组的大小自动推导出第一维的大小。

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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：

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`。

c= np.arange(24).reshape(3,4,2)

这行代码创建了一个包含 $3\times4\times2=24$ 个元素的三维数组 `c`。其中，第一维大小为 3，第二维大小为 4，第三维大小为 2。`np.arange(24)` 返回一个包含 24 个元素的一维数组，元素值从 0 到 23。然后，`.reshape(3,4,2)` 方法将这个一维数组转换为一个三维数组，大小为 $3\times4\times2$。具体地，这个三维数组可以看作是一个 $3\times4$ 的矩阵，其中每个元素都是一个大小为 $2\times 1$ 的向量。可以用 `print(c)` 查看这个三维数组的值：

import numpy as np

c = np.arange(24).reshape(3,4,2)
print(c)

# Output:
# [[[ 0  1]
#   [ 2  3]
#   [ 4  5]
#   [ 6  7]]

#  [[ 8  9]
#   [10 11]
#   [12 13]
#   [14 15]]

#  [[16 17]
#   [18 19]
#   [20 21]
#   [22 23]]]

可以看到，`c` 是一个包含三个 $4\times 2$ 的矩阵的三维数组。每个矩阵代表三维数组中的一个“面”，每行代表矩阵中的一行，每列代表矩阵中的一列。