如何在输入的numpy数组中选择行，并将操作结果存储在输出数组的相应行中？

在输入的numpy数组中选择行并将操作结果存储在输出数组的相应行中，可以使用numpy的切片操作来实现。

假设有一个输入数组input_array和一个输出数组output_array，我们想要选择input_array中的某些行，并将结果存储在output_array的相应行中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个索引数组index_array，该数组用于指定需要选择的行。可以使用numpy的arange函数创建一个整数序列作为索引数组，例如index_array = np.arange(start, stop, step)，其中start是起始索引，stop是终止索引（不包含），step是步长。
2. 使用切片操作，将input_array中索引为index_array的行复制到output_array的相应行中。可以使用numpy的copyto函数将选定的行复制到相应行，例如np.copyto(output_array[index_array, :], input_array[index_array, :])。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 输入数组
input_array = np.array([[1, 2, 3],
                        [4, 5, 6],
                        [7, 8, 9]])

# 输出数组
output_array = np.zeros_like(input_array)

# 选择行的索引数组
index_array = np.arange(1, 3)

# 将选定的行复制到相应行
np.copyto(output_array[index_array, :], input_array[index_array, :])

# 输出结果
print(output_array)

以上代码的输出结果为：

[[0 0 0]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

在这个示例中，我们选择了输入数组input_array中的第1行和第2行，并将结果存储在输出数组output_array的相应行中。