Python NumPy多维数组插入元素时保持目标维度形状的方法

问题原因 #

• 调用np.insert时未指定axis参数，函数默认会先将原数组展平为一维结构再执行插入，因此最终得到形状为(8,)的一维数组，不符合维度保留要求。
• 你的目标是在形状为(1,7,1)的数组B的第二个维度（numpy维度索引从0开始计数，对应axis=1，也就是原长度为7的维度）插入元素，插入时需要明确指定操作轴，同时保证待插入元素的形状和目标轴的切片形状匹配。

正确实现代码 #

import numpy as np
B = np.array([[[0.678731133],
        [1.244425627],
        [0.767884084],
        [2.006154222],
        [3.073758392],
        [1.037728999],
        [5.032947535]]])
B1 = np.array([[[10]]])  # 调整待插入数组形状为(1,1,1)，匹配目标维度要求
# 指定在axis=1轴的索引2位置插入B1
B2 = np.insert(B, 2, B1, axis=1)
print("B2=", B2)
print("B2 shape=", B2.shape)

运行结果 #

执行代码后输出如下，数组形状为目标的(1,8,1)，维度结构保持不变，且在指定位置插入了元素10：

B2= [[[ 0.67873113]
  [ 1.24442563]
  [10.        ]
  [ 0.76788408]
  [ 2.00615422]
  [ 3.07375839]
  [ 1.037729  ]
  [ 5.03294754]]]
B2 shape= (1, 8, 1)

注：你给出的期望输出示例漏写了插入的10元素，上述结果才是插入操作后的正确输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wiz123