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，以此更新a的数值

你可以使用 `c` 中的索引位置来更新 `a` 中对应的数值，代码如下：

for i in range(c.shape[0]):
    index = int(c[i, -1])  # 获取索引位置
    a[index, :-1] = c[i, :-1]  # 更新 a 中对应索引位置的数值

首先，使用 `for` 循环遍历 `c` 中的每一行，获取该行的索引位置 `index`。然后，使用 `a[index, :-1]` 获取 `a` 中对应索引位置的数值，并使用 `c[i, :-1]` 更新 `a` 中对应的数值。最终，`a` 中的数值会被 `c` 中的数值更新。

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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`。

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)