numpy.insert#

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

在给定轴上，在给定索引之前插入值。

参数:
arr类数组

输入数组。

obj切片、整数、整数或布尔值的类数组

定义要在其之前插入 values 的索引或多个索引的对象。

2.1.2 版本变更: 布尔索引现在被视为要插入元素的掩码，而不是被强制转换为整数 0 和 1。

当 obj 是单个标量或只包含一个元素的序列时，支持多次插入（类似于多次调用 insert）。

values类数组

要插入到 arr 中的值。如果 values 的类型与 arr 的类型不同，values 将被转换为 arr 的类型。values 的形状应使其满足 arr[...,obj,...] = values 是合法的。

axis整数，可选

插入 values 的轴。如果 axis 为 None，则 arr 将首先被展平。

返回:
outndarray

插入 values 后的 arr 副本。请注意，insert 不会原地修改：它会返回一个新的数组。如果 axis 为 None，out 是一个展平的数组。

另请参阅

append

在数组末尾添加元素。

concatenate

沿现有轴连接一系列数组。

delete

从数组中删除元素。

注意

请注意，对于高维插入，obj=0 的行为与 obj=[0] 大相径庭，就像 arr[:,0,:] = values 与 arr[:,[0],:] = values 不同一样。这是因为基本索引和高级索引之间的区别。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(6).reshape(3, 2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])
>>> np.insert(a, 1, 6)
array([0, 6, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.insert(a, 1, 6, axis=1)
array([[0, 6, 1],
       [2, 6, 3],
       [4, 6, 5]])

序列与标量之间的区别，展示 obj=[1] 的行为与 obj=1 如何不同。

>>> np.insert(a, [1], [[7],[8],[9]], axis=1)
array([[0, 7, 1],
       [2, 8, 3],
       [4, 9, 5]])
>>> np.insert(a, 1, [[7],[8],[9]], axis=1)
array([[0, 7, 8, 9, 1],
       [2, 7, 8, 9, 3],
       [4, 7, 8, 9, 5]])
>>> np.array_equal(np.insert(a, 1, [7, 8, 9], axis=1),
...                np.insert(a, [1], [[7],[8],[9]], axis=1))
True

>>> b = a.flatten()
>>> b
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.insert(b, [2, 2], [6, 7])
array([0, 1, 6, 7, 2, 3, 4, 5])

>>> np.insert(b, slice(2, 4), [7, 8])
array([0, 1, 7, 2, 8, 3, 4, 5])

>>> np.insert(b, [2, 2], [7.13, False]) # type casting
array([0, 1, 7, 0, 2, 3, 4, 5])

>>> x = np.arange(8).reshape(2, 4)
>>> idx = (1, 3)
>>> np.insert(x, idx, 999, axis=1)
array([[  0, 999,   1,   2, 999,   3],
       [  4, 999,   5,   6, 999,   7]])
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