Python numpy中的insert（）函数用法

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

简记为：insert(原数组, 插入位置, 插入值, 默认按行插入（axis=1按列插入）)

参数说明：

• arr : 需要插入的数组，即Input array；
• obj：向数组中插入值的位置，可以是int，slice等；
• values：往数组中插入的值；
• axis:可选，默认为None按行插入，axis=1时按列插入。

  Examples
  #注意数组是从索引0开始的
          --------
      >>> a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
      >>> a
      array([[1, 1],
             [2, 2],
             [3, 3]])
      >>> np.insert(a, 1, 5) #在数组a的第一个位置插入5
      array([1, 5, 1, 2, 2, 3, 3])
  
      >>> np.insert(a, 1, 5, axis=1) #在数组a的中按列插入5
      array([[1, 5, 1],
             [2, 5, 2],
             [3, 5, 3]])
  
      Difference between sequence and scalars:
  
      >>> np.insert(a, [1], [[1],[2],[3]], axis=1) #在数组a中的索引1处按列插入[[1],[2],[3]]
      array([[1, 1, 1],
             [2, 2, 2],
             [3, 3, 3]])
      
      #以下两种方法等价
      >>> np.array_equal(np.insert(a, 1, [1, 2, 3], axis=1),
      ...                np.insert(a, [1], [[1],[2],[3]], axis=1))
      True
  
      >>> b = a.flatten()
      >>> b
      array([1, 1, 2, 2, 3, 3])
  
      >>> np.insert(b, [2, 2], [5, 6]) #暂时不太理解，有大神知道可以评论留言，我及时补充
      array([1, 1, 5, 6, 2, 2, 3, 3])
  
      >>> np.insert(b, slice(2, 4), [5, 6]) #切片并在b的第2和4的位置分别插入5和6
      array([1, 1, 5, 2, 6, 2, 3, 3])
  
      >>> np.insert(b, [2, 2], [7.13, False]) #暂时不太理解，有大神知道可以留言，我及时补充
      array([1, 1, 7, 0, 2, 2, 3, 3])
  
      >>> x = np.arange(8).reshape(2, 4)
      >>> idx = (1, 3)
      >>> np.insert(x, idx, 999, axis=1)#原本的x数组中1，3位置按列插入999
      array([[  0, 999,   1,   2, 999,   3],
             [  4, 999,   5,   6, 999,   7]])