如何将Numpy数组元素插入到已有数组的指定索引位置？

给定以下Python代码片段：

import numpy as np

pos = np.array([1, 3, 4])
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
vals = np.array([[-10,10], [-20,20], [99,66]])

需要将vals中的元素插入到arr中由pos指定的索引位置，最终预期结果为：

result = np.array([0, -10, 10, 1, 2, -20, 20, 3,  99, 66, 4, 5])

方法一：批量索引合并（高效版） #

通过预计算所有目标位置，一次性完成数组合并，适合处理大规模数据：

import numpy as np

pos = np.array([1, 3, 4])
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
vals = np.array([[-10,10], [-20,20], [99,66]])

# 将vals展开为一维数组
vals_flat = vals.flatten()
# 计算插入位置的偏移量：每个插入操作会增加2个元素，需修正后续插入点的位置
offsets = np.cumsum(np.ones_like(pos) * 2) - 2
adjusted_pos = pos + offsets

# 创建结果数组的索引掩码，标记原始arr元素和插入元素的位置
total_len = len(arr) + len(vals_flat)
mask = np.ones(total_len, dtype=bool)
# 标记插入元素的位置为False
insert_positions = np.concatenate([[p, p+1] for p in adjusted_pos])
mask[insert_positions] = False

# 填充结果数组
result = np.empty(total_len, dtype=arr.dtype)
result[mask] = arr
result[~mask] = vals_flat

print(result)
# 输出：[  0 -10  10   1   2 -20  20   3  99  66   4   5]

方法二：循环逐个插入（直观版） #

通过循环调用np.insert逐个插入元素，代码更直观易懂，适合小规模数据：

import numpy as np

pos = np.array([1, 3, 4])
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
vals = np.array([[-10,10], [-20,20], [99,66]])

result = arr.copy()
# 按顺序插入，每次插入后后续位置会自动偏移
for p, v in zip(pos, vals):
    result = np.insert(result, p, v)

print(result)
# 输出：[  0 -10  10   1   2 -20  20   3  99  66   4   5]

• 方法一通过预计算所有位置，避免多次数组复制，性能更优；
• 方法二代码逻辑简单，可读性强，但每次插入都会生成新数组，数据量较大时效率较低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Barzi2001