在第二个例子中，选择了第一行、第二行和第三行的第一列的元素。
在第三个例子中，选择了第一行和第一列的元素，并重复使用了第一行的第二列的元素。...例如，假设希望将一个常量向量加到矩阵的每一行，可以这样做：
import numpy as np
# 将向量v加到矩阵x的每一行，
# 结果存储在矩阵y中
x = np.array([[1,2,3],...使用显式循环将向量v加到矩阵x的每一行
for i in range(4):
y[i, :] = x[i, :] + v
# 现在y的内容如下
# [[ 2 2 4]
# [ 5 5...7]
# [ 8 8 10]
# [11 11 13]]
print(y)
这种方法是有效的；但是，当矩阵x非常大时，在Python中使用显式循环进行计算可能会很慢。...看看这个使用广播功能的版本：
import numpy as np
# 将向量v加到矩阵x的每一行，
# 结果存储在矩阵y中
x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9
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