Python中的 numpy.insert()

numpy.insert()函数用于在指定位置插入元素。该函数有四个参数：

1. arr：数组
2. obj：需要插入的元素
3. values：需要插入的元素
4. axis：插入的轴

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 在索引为1的位置插入元素6
new_arr = np.insert(arr, 1, 6)
print(new_arr)  # [1 6 2 3 4 5]

代码解析：

1. 首先，我们导入numpy库。我们可以使用np别名来引用它。

2. 然后，我们创建一个ndarray类型的数组，即arr。

3. 接着，我们使用np.insert()函数在arr数组中的索引为1的位置插入元素6。

4. 最后，我们将更新后的新数组存储在变量new_arr中，并将其打印出来。

我们还可以插入多个元素到数组中：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 在索引为1的位置插入元素6,7和8
new_arr = np.insert(arr, 1, [6, 7, 8])
print(new_arr)  # [1 6 7 8 2 3 4 5]

代码解析：

与上一个示例不同的是，我们使用了一个包含三个元素[6, 7, 8]的列表作为values参数传递给np.insert()函数。此时，np.insert()函数会将该列表中的所有元素依次插入到arr数组的索引为1的位置。打印出新数组，我们可以看到6, 7, 8插入到了原始数组中。

另外，我们还可以在多维数组中插入元素：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 在索引为1的位置插入一个数组
new_arr = np.insert(arr, 1, [[7, 8], [9, 10]], axis=0)
print(new_arr)
"""
[[ 1  2]
 [ 7  8]
 [ 9 10]
 [ 3  4]
 [ 5  6]]
"""

代码解析：

1. 首先，我们创建一个2维ndarray数组，即arr。

2. 接着，我们使用np.insert()函数在arr数组中的索引1的行插入一个新数组。

3. 最后，我们将更新后的新数组存储在变量new_arr中，并将其打印出来。

在np.insert()函数中，我们需要通过axis参数指定插入元素的轴。在上面的代码中，我们使用axis=0表示插入行。如果我们将axis参数设置为1，则插入列，代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 在索引为0的位置插入一个数组
new_arr = np.insert(arr, 0, [[7, 8, 9]], axis=1)
print(new_arr)
"""
[[ 7  1  2]
 [ 8  3  4]
 [ 9  5  6]]
"""

代码解析：

1. 首先，我们创建一个2维ndarray数组，即arr。

2. 接着，我们使用np.insert()函数在arr数组中的索引0的列插入一个新数组。

3. 最后，我们将更新后的新数组存储在变量new_arr中，并将其打印出来。

在上面的代码中，我们使用axis=1表示插入列。

总之，np.insert()函数是一个非常方便的函数，可以在numpy数组的指定位置插入元素。