NumPy numpy.insert

NumPy numpy.insert

numpy.insert 是 NumPy 库中的一个函数，用于在数组中插入值。在数据处理和科学计算中，经常需要在数组中插入新的元素或者行列，numpy.insert 提供了一个方便的方法来实现这个功能。

语法

numpy.insert(arr, obj, values, axis=None)

• arr：要插入值的数组。
• obj：要插入的位置，可以是一个整数或者一个序列。
• values：要插入的值。
• axis：指定插入的轴，如果不指定，默认为展开数组。

示例代码

示例 1：在一维数组中插入值

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.insert(arr, 2, 10)

print(new_arr)

Output:

示例 2：在二维数组中插入值

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_arr = np.insert(arr, 1, 10, axis=1)

print(new_arr)

Output:

示例 3：在二维数组中插入一行

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_row = np.array([7, 8, 9])
new_arr = np.insert(arr, 1, new_row, axis=0)

print(new_arr)

Output:

示例 4：在二维数组中插入多行

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_rows = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
new_arr = np.insert(arr, 1, new_rows, axis=0)

print(new_arr)

Output:

示例 5：在二维数组中插入一列

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_col = np.array([7, 8])
new_arr = np.insert(arr, 1, new_col, axis=1)

print(new_arr)

Output:

示例 6：在二维数组中插入多列

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_cols = np.array([[7, 8], [9, 10]])
new_arr = np.insert(arr, 1, new_cols, axis=1)

print(new_arr)

Output:

示例 7：在多维数组中插入值

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
new_arr = np.insert(arr, 1, 10, axis=2)

print(new_arr)

Output:

示例 8：在多维数组中插入一维数组

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
new_row = np.array([10, 11])
new_arr = np.insert(arr, 1, new_row, axis=1)

print(new_arr)

Output:

示例 9：在多维数组中插入二维数组

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
new_rows = np.array([[[10, 11], [12, 13]], [[14, 15], [16, 17]]])
new_arr = np.insert(arr, 1, new_rows, axis=1)

print(new_arr)

Output:

示例 10：在多维数组中插入多维数组

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
new_arr = np.array([[[10, 11], [12, 13]], [[14, 15], [16, 17]]])
new_arr = np.insert(arr, 1, new_arr, axis=1)

print(new_arr)

Output:

总结

通过 numpy.insert 函数，我们可以方便地在数组中插入新的值、行或列，甚至是多维数组。这个函数在数据处理和科学计算中非常有用，能够帮助我们快速地对数组进行修改和更新。