np.concatenate axis=-1

np.concatenate(axis=-1)是numpy中的一个函数，用于将多个数组沿着最后一个维度拼接起来。也就是说，如果有多个形状相同的数组，它们的最后一个维度的长度相同，那么可以使用np.concatenate(axis=-1)将它们拼接成一个形状更大的数组。其中，axis=-1表示沿着最后一个维度进行拼接。

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：

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`。

x = np.concatenate(x, axis=0 )

`np.concatenate` 函数可以用来将多个数组按照指定的轴进行拼接。在给定的示例中，我们有一个名为 `x` 的数组，我们想要沿着轴0（行方向）拼接它。

具体使用方法如下：

import numpy as np

x = np.concatenate(x, axis=0)

以上代码将会将 `x` 数组按照轴0（行方向）进行拼接。请注意，这里的 `x` 是一个已经定义好的数组或者是一个包含多个数组的列表。拼接后的结果将会赋值给 `x` 变量。

需要注意的是，拼接的数组在进行拼接轴的维度上应该具有相同的形状，除了沿着拼接轴之外的维度可以不同。如果形状不匹配，则会引发错误。