Python中的numpy.insert介绍

numpy.insert是一个numpy库提供的函数，用于在numpy数组中的指定位置插入值。它提供了一个非常灵活的方法来操作numpy数组。

语法

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

• arr：要插入值的numpy数组。
• obj：插入位置的索引或者数组，可以是整数、整数列表或整数数组。
• values：要插入的值，可以是标量或者与obj长度相同的数组。
• axis：沿着哪个轴插入值，默认为None。

实例

import numpy as np

# 创建一个一维numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 在第二个位置插入一个标量值
arr = np.insert(arr, 1, 5)
print(arr)  # 输出：[1 5 2 3]

# 在第二个位置插入一个数组
arr = np.insert(arr, 1, [6, 7])
print(arr)  # 输出：[1 6 7 5 2 3]

# 在第二个轴向插入一个标量值
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr = np.insert(arr, 1, 5, axis=1)
print(arr)  # 输出：[[1 5 2] [3 5 4]]

# 在第二个轴向插入一个数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr = np.insert(arr, 1, [5, 6], axis=1)
print(arr)  # 输出：[[1 5 6 2] [3 5 6 4]]

从实例中可以看出，numpy.insert非常灵活，可以根据需要在不同的轴向、不同的位置插入标量值或者数组。需要注意的是，它会返回一个新的numpy数组，原数组并不会发生改变。因此，如果需要在原数组上进行修改，还需要将返回结果重新赋值。

总结

numpy.insert是一个非常有用的numpy函数，可以用它在numpy数组中插入标量值或数组。同时，它也提供了多种插入方式，可以根据实际需要进行选择。使用时需要注意传入的参数及其类型，以及插入的位置和方式。