全零numpy数组的每一行中由另一个numpy数组给出的特定列索引处的1

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入numpy库：import numpy as np
2. 创建一个全零的numpy数组：arr = np.zeros((n, m))，其中n表示行数，m表示列数。
3. 创建一个另一个numpy数组，用于指定每一行中特定列索引处的1值：indices = np.array([index1, index2, ...])，其中index1、index2等表示列索引。
4. 使用numpy的广播功能，将indices数组扩展为与arr数组相同的形状：expanded_indices = np.expand_dims(indices, axis=0)。
5. 使用numpy的索引功能，将arr数组中指定索引处的元素设置为1：arr[np.arange(n), expanded_indices] = 1。

完整的代码示例如下：

import numpy as np

def set_specific_indices_to_1(n, m, indices):
    arr = np.zeros((n, m))
    expanded_indices = np.expand_dims(indices, axis=0)
    arr[np.arange(n), expanded_indices] = 1
    return arr

# 示例用法
n = 5  # 行数
m = 4  # 列数
indices = np.array([1, 3, 0, 2, 1])  # 指定的列索引
result = set_specific_indices_to_1(n, m, indices)
print(result)

这段代码将创建一个5行4列的全零numpy数组，并将每一行中指定索引处的元素设置为1。输出结果如下：

[[0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]
 [1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]]

这个功能在机器学习中常用于独热编码（One-Hot Encoding）等操作，可以将离散特征转换为二进制向量表示。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）提供的人工智能服务来进行相关的数据处理和分析。