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) c中的-1列代表a中的索引位置，以此快速更新a的数值，避免使用循环造成计算效率低怎么用代码实现

下面是使用代码实现的方法：

import numpy as np

# 生成随机数矩阵a和索引矩阵b
a = np.random.random([100,3])
b = np.arange(100).reshape([100,1])

# 将索引矩阵b拼接到a中
a = np.concatenate([a,b],axis=-1)

# 生成随机数矩阵c和索引数组d
c = np.random.random([7,3])
d = np.array([1,5,8,11,52,45,31])

# 将索引数组d拼接到c中
c = np.concatenate([c,d.reshape(-1,1)],axis=-1)

# 更新a中指定位置的数值
a[c[:,-1].astype(int),:] = c[:,:-1]

print(a)

通过将索引位置拼接到矩阵中，可以直接使用索引来更新对应位置的数值，避免使用循环造成计算效率低的问题。