Python numpy.insert函数方法的使用-CJavaPy

numpy.insert

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

沿给定轴在给定索引之前插入值。

参数：

arr ：array_like

输入数组。

obj ：int, slice 或 int的sequence

定义在其之前插入值的一个或多个索引的对象。

1.8.0版中的新功能。

当obj是单个标量或具有一个元素的序列时，

支持多次插入（类似于多次调用insert）。

values ：array_like

要插入到arr中的值。

如果值的类型与arr的类型不同，

则将值转换为arr的类型。

值的形状

应使arr [...，obj，...] = values合法。

axis ：int, 可选

沿其插入值的轴。

如果axis为None，

则arr首先扁平。

返回值：

out ：ndarray

插入了值的arr副本。请注意，

insert不会就地发生：

返回一个新数组。如果axis为None，

则out是一个扁平数组。

Notes

请注意，对于高维插入，obj = 0的行为与obj = [0]的行为非常不同，就像arr [:,0,:] = values 与arr [:,[0],:] = values是不同的一样。

例子

1）在一维数组中插入单个值

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
new_arr = np.insert(arr, 2, 99)  # 在索引 2 处插入 99
print(new_arr)

2）在一维数组中插入多个值

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
new_arr = np.insert(arr, [1, 3], [99, 88])  # 在索引 1 处插入 99，索引 3 处插入 88
print(new_arr)

3）在二维数组中插入行（axis=0）

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
new_arr = np.insert(arr, 1, [9, 9], axis=0)  # 在索引 1 处插入 [9, 9] 作为新行
print(new_arr)

4）在二维数组中插入列（axis=1）

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
new_arr = np.insert(arr, 1, [9, 9], axis=1)  # 在索引 1 处插入新列
print(new_arr)

5）在展平数组（axis=None）上插入值

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
new_arr = np.insert(arr, 2, 99)  # 先展平，再插入
print(new_arr)