基于布尔数组在numpy数组中插入列

是指在numpy数组中根据布尔数组的条件，在指定位置插入新的列。

numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在numpy中，可以使用布尔数组来表示条件，其中True表示满足条件，False表示不满足条件。

要在numpy数组中插入列，可以使用numpy的插入函数numpy.insert(arr, obj, values, axis)。其中，arr是目标数组，obj是插入位置的索引，values是要插入的列，axis是插入的轴向。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 创建一个布尔数组作为插入条件
condition = np.array([True, False, True])

# 创建要插入的列
new_column = np.array([10, 11, 12])

# 在满足条件的位置插入新的列
new_arr = np.insert(arr, 0, new_column, axis=1)

print(new_arr)

输出结果为：

[[10  1  2  3]
 [11  4  5  6]
 [12  7  8  9]]

在这个示例中，我们创建了一个3x3的numpy数组arr，然后创建了一个布尔数组condition，其中第一行和第三行为True，第二行为False。接着，我们创建了一个要插入的新列new_column。最后，使用np.insert()函数在满足条件的位置插入新的列，指定插入位置为0，即在数组的最左侧插入新的列。

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