python numpy二维数组插入数据

要在 NumPy 二维数组中插入数据，可以使用 `numpy.insert()` 函数。该函数可以在指定的轴上插入值，并且可以控制插入的位置。

下面是一个示例代码，演示如何在一个 3x3 的 NumPy 二维数组中插入一个值：

import numpy as np

# 创建一个 3x3 的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("原数组：\n", a)

# 在第 2 行插入一个元素
b = np.insert(a, 1, 99, axis=0)
print("插入元素后的数组：\n", b)

输出结果如下所示：

原数组：
 [[1 2 3]
  [4 5 6]
  [7 8 9]]
插入元素后的数组：
 [[ 1  2  3]
  [99 99 99]
  [ 4  5  6]
  [ 7  8  9]]

在这个示例中，我们使用了 `np.insert()` 函数，将 99 插入到了原数组的第 2 行。`axis=0` 表示在行方向上插入，如果要在列方向上插入，可以将 `axis` 参数设置为 1。

需要注意的是，`np.insert()` 函数并不会改变原数组，而是返回一个新的数组。如果想要直接在原数组上修改，可以使用切片操作来实现。

相关问题

numpy二维数组添加一维

可以使用`numpy.newaxis`来将一个二维数组添加一维。例如，将形状为`(3,4)`的二维数组添加一维可以这样做：

import numpy as np

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

# 添加一维
new_arr = arr[:, np.newaxis, :]

print(new_arr.shape)  # (3, 1, 4)

上述代码中，`[:, np.newaxis, :]`表示在第二个维度插入一个新维度。这将把原来的二维数组变成一个三维数组，新的维度的长度为1。

numpy一维数组添加元素

在NumPy中添加元素到一维数组有两种常用的方法：使用numpy.insert()函数在数组的中间位置添加元素，以及使用numpy.append()函数在数组的末尾添加元素。

对于numpy.insert()函数，你需要指定原始数组、插入位置和要插入的元素。例如，如果你有一个名为arr的一维数组，你可以使用以下代码在第二个位置插入一个新元素：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_element = 0
new_arr = np.insert(arr, 1, new_element)
print(new_arr)

这将输出新的数组``，其中新元素0被插入到了位置1上。

另一种方法是使用numpy.append()函数。你可以使用以下代码在数组的末尾添加一个新元素：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_element = 6
new_arr = np.append(arr, new_element)
print(new_arr)

这将输出新的数组``，其中新元素6被添加到数组的末尾。

需要注意的是，当使用这两个函数时，需要确保新元素的类型与原始数组的类型相同，以避免数据类型不匹配的错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python Numpy 数组之——往数组中添加元素](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129701489)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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