Python中在numpy数组指定位置插入NaN报错的问题求助

场景说明 #

我有两个NumPy数组P和J，希望依据J中的位置在P中插入nan值，但运行代码时出现报错。

原代码 #

import numpy as np
from numpy import nan

J=np.array([[1, 4, 5, 7]])
P=np.array([[1.35961580e+03, 1.35179719e+03, 1.30676673e+03, 1.17569069e+02,
        5.19255443e+00, 5.19255443e+00, 5.19255443e+00, 1.00000000e-09]])
C1=nan

P=np.insert(P,J,[C1],axis=1)
print("Pnew =",[P])

错误信息 #

in <module>
    P=np.insert(P,J,[C1],axis=1)

  File "<__array_function__ internals>", line 5, in insert

  File "C:\Users\USER\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py", line 4626, in insert
    raise ValueError(

ValueError: index array argument obj to insert must be one-dimensional or scalar

期望输出 #

array([[1.35961580e+03, nan, 1.35179719e+03, 1.30676673e+03, nan, nan, 1.17569069e+02,
        nan, 5.19255443e+00, 5.19255443e+00, 5.19255443e+00, 1.00000000e-09]])

解决方法 #

报错核心原因是J是二维数组（形状为(1,4)），而np.insert要求索引参数必须是一维数组或标量。只需将J转换为一维数组即可，以下两种方式都可行：

• 方式一：用flatten()扁平化数组

P = np.insert(P, J.flatten(), [C1], axis=1)

• 方式二：直接取J的第一维元素

P = np.insert(P, J[0], [C1], axis=1)

修改后运行代码，就能得到期望的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wiz123