如何将数组B中的列插入到Numpy矩阵数组A中？

先明确下数组的形状：

• A是三维数组，形状为 (2, 4, 3)，也就是2个包含4个3元素子数组的集合
• B是二维数组，形状为 (2, 4)，对应要给A中每个子数组的开头插入一列值

你要的效果是把B中每个位置的元素，作为对应A子数组的第一列。不用纠结numpy.insert，用np.concatenate拼接更直接，步骤如下：

1. 先把B扩展成三维数组，让它的维度和A匹配：
   给B增加一个维度，变成(2, 4, 1)，这样每个元素都成为单独的一列。

2. 把扩展后的B和A在**第2个轴（axis=2）**上拼接，因为我们要在每个子数组的列方向上合并。

完整代码如下：

import numpy as np

# 定义原数组
A = np.array([[[1, 0, 0],[1, 1, 0],[0, 1, 0],[1, 1, 1]],[[1, 0, 0],[1, 1, 1],[0, 0, 1],[1, 0, 1]]])
B = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])

# 扩展B的维度，匹配A的列维度
B_expanded = B[..., np.newaxis]
# 拼接数组
result = np.concatenate([B_expanded, A], axis=2)

print(result)

运行后输出的结果就是你要的目标数组：

[[[1 1 0 0]
  [2 1 1 0]
  [3 0 1 0]
  [4 1 1 1]]

 [[5 1 0 0]
  [6 1 1 1]
  [7 0 0 1]
  [8 1 0 1]]]

为什么numpy.insert不好用？因为insert更适合在单个轴上插入元素，但这里需要批量给每个子数组插入对应列，直接用insert需要做更多的维度调整和索引匹配，反而不如拼接简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aqclsrt