Python dask.array.insert用法及代码示例

用法: dask.array.insert(arr, obj, values, axis)

在给定索引之前沿给定轴插入值。

此文档字符串是从 numpy.insert 复制的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

参数：

arr：array_like

输入数组。

obj：整数、切片或整数序列

定义在其之前插入values 的一个或多个索引的对象。

当obj 是单个标量或具有一个元素的序列时支持多次插入(类似于多次调用插入)。

values：array_like

要插入 arr 的值。如果 values 的类型与 arr , values 的类型不同，则转换为 arr 的类型。 values 的形状应使 arr[...,obj,...] = values 合法。

axis：整数，可选

沿其插入 values 的轴。如果 axis 为 None 则首先将 arr 展平。

out：ndarray: 插入了values 的arr 的副本。请注意，insert 不会就地发生：返回一个新数组。如果 axis 为 None，则 out 是扁平数组。

注意：

请注意，对于更高维度的插入，obj=0 的行为与 obj=[0] 非常不同，就像 arr[:,0,:] = values 与 arr[:,[0],:] = values 不同一样。

例子：

>>> a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])  
>>> a  
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3]])
>>> np.insert(a, 1, 5)  
array([1, 5, 1, ..., 2, 3, 3])
>>> np.insert(a, 1, 5, axis=1)  
array([[1, 5, 1],
       [2, 5, 2],
       [3, 5, 3]])

序列和标量之间的区别：

>>> np.insert(a, [1], [[1],[2],[3]], axis=1)  
array([[1, 1, 1],
       [2, 2, 2],
       [3, 3, 3]])
>>> 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])  
array([1, 1, 5, ..., 2, 3, 3])

>>> np.insert(b, slice(2, 4), [5, 6])  
array([1, 1, 5, ..., 2, 3, 3])

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

>>> 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]])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.insert。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

注意：

例子：