假设我有一个数组my_array和一个奇异值my_val。（请注意，my_array始终进行排序）。
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
my_val = 1.5
因为my_val是1.5，所以我想把它放在1和2之间，给我数组[1, 1.5, 2, 3, 4, 5]。
我的问题是：以my_array任意大的方式生成有序输出数组的最快方法（即微秒）是什么？
我的原始方法是将值连接到原始数组，然后进行排序：
arr_out = np.sort(np.concatenate((my_array, np.array([my_val]))))
[ 1. 1.5 2. 3. 4. 5. ]
我知道那np.concatenate是很快的事，但是我不确定会如何np.sort随着my_array增长而扩展，即使它my_array总是可以排序的。
编辑：
我已经汇总了接受答案时列出的各种方法的时间：
输入：
import timeit
timeit_setup = 'import numpy as np\n' \
'my_array = np.array([i for i in range(1000)], dtype=np.float64)\n' \
'my_val = 1.5'
num_trials = 1000
my_time = timeit.timeit(
'np.sort(np.concatenate((my_array, np.array([my_val]))))',
setup=timeit_setup, number=num_trials
)
pauls_time = timeit.timeit(
'idx = my_array.searchsorted(my_val)\n'
'np.concatenate((my_array[:idx], [my_val], my_array[idx:]))',
setup=timeit_setup, number=num_trials
)
sanchit_time = timeit.timeit(
'np.insert(my_array, my_array.searchsorted(my_val), my_val)',
setup=timeit_setup, number=num_trials
)
print('Times for 1000 repetitions for array of length 1000:')
print("My method took {}s".format(my_time))
print("Paul Panzer's method took {}s".format(pauls_time))
print("Sanchit Anand's method took {}s".format(sanchit_time))
输出：
Times for 1000 repetitions for array of length 1000:
My method took 0.017865657746239747s
Paul Panzer's method took 0.005813951002013821s
Sanchit Anand's method took 0.014003945532323987s
对于长度为1,000,000的数组，对于100次重复也是如此：
Times for 100 repetitions for array of length 1000000:
My method took 3.1770704101754195s
Paul Panzer's method took 0.3931240139911161s
Sanchit Anand's method took 0.40981490723551417s
用于np.searchsorted以对数时间查找插入点：
>>> idx = my_array.searchsorted(my_val)
>>> np.concatenate((my_array[:idx], [my_val], my_array[idx:]))
array([1. , 1.5, 2. , 3. , 4. , 5. ])
注意1：建议您查看@Willem Van Onselm和@hpaulj的有见地的评论。
注意2：np.insert如果所有数据类型从一开始就都匹配，则使用@Sanchit Anand的建议可能会更方便一些。但是，值得一提的是，这种便利是以大量开销为代价的：
>>> def f_pp(my_array, my_val):
... idx = my_array.searchsorted(my_val)
... return np.concatenate((my_array[:idx], [my_val], my_array[idx:]))
...
>>> def f_sa(my_array, my_val):
... return np.insert(my_array, my_array.searchsorted(my_val), my_val)
...
>>> my_farray = my_array.astype(float)
>>> from timeit import repeat
>>> kwds = dict(globals=globals(), number=100000)
>>> repeat('f_sa(my_farray, my_val)', **kwds)
[1.2453778409981169, 1.2268288589984877, 1.2298014000116382]
>>> repeat('f_pp(my_array, my_val)', **kwds)
[0.2728819379990455, 0.2697303680033656, 0.2688361559994519]
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