np.insert怎么用

np.insert() 函数用于在指定索引位置插入元素。它的语法如下：

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

参数说明：

- arr：输入数组
- obj：在哪些索引位置插入值
- values：插入的值
- axis：沿着哪个轴插入值。如果未提供，则输入数组会被展开

示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.insert(arr, 2, 10) # 在第三个位置插入值10
print(new_arr) # 输出 [1 2 10 3 4 5]

另外，也可以同时插入多个值：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.insert(arr, [2, 4], [10, 20]) # 在第三个和第五个位置分别插入值10和20
print(new_arr) # 输出 [ 1  2 10  3 20  4  5]

相关问题

np.insert

np.insert() 是 Numpy 库中的一个函数，用于在一个给定的位置插入一个元素到一个数组中。该函数的使用方法如下：

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

其中，arr 表示要插入元素的数组，obj 表示要插入元素的位置，values 表示要插入的元素，axis 表示要插入的轴（默认为 None，表示将数组展开为一维数组）。

举个例子，假设我们有一个一维数组 arr，内容为 [1, 2, 3, 4]，我们想在第二个位置插入元素 5，可以使用如下代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
new_arr = np.insert(arr, 1, 5)
print(new_arr)

输出结果为：

[1 5 2 3 4]

可以看到，最终得到的新数组是 [1, 5, 2, 3, 4]，其中元素 5 被插入到了第二个位置。

解释closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == u)[0][0]+1, min_j) closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == v)[0][0]+1, min_j) odd_vertices.remove(u) odd_vertices.remove(v)

这段代码是在一个求解最小权重完美匹配的算法中，用于更新奇数度数顶点的欧拉回路。具体来说，首先在欧拉回路中插入一个新顶点min_j，使得该顶点成为u的后继节点；然后在欧拉回路中插入一个新顶点min_j，使得该顶点成为v的后继节点；最后从奇数度数顶点列表中移除u和v，因为它们已经被匹配了。这样做的目的是将原图中的奇数度数顶点匹配成偶数度数顶点，以便后续的欧拉回路算法能够顺利进行。