如何用纯Numpy实现从起始长度生成递减零数组列表？

需求说明 #

需要生成如下结构的NumPy集合（避免使用Python普通列表）：

[array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
 array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
 array([0, 0, 0, 0, 0])
 array([0, 0, 0, 0])
 array([0, 0, 0])
 array([0, 0])
 array([0])]

当前实现依赖Python列表转换，希望找到纯NumPy的解决方案。

当前实现（依赖列表转换） #

import numpy as np

# 每个子数组的长度
lengths = [7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

# 创建生成指定长度零数组的ufunc
zeros_array = np.frompyfunc(lambda x: np.zeros(x, dtype=int), 1, 1)

# 转换为Python列表得到结果
arrays_list = list(zeros_array(lengths))

print(arrays_list)

纯NumPy解决方案 #

由于NumPy原生面向同构数组，这类包含不同长度子数组的异构结构需要用object dtype的NumPy数组存储。以下是纯NumPy实现：

import numpy as np

# 定义各子数组长度（可直接用NumPy数组或原列表）
lengths = np.array([7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])

# 创建空的object类型NumPy数组，用于存储不同长度的零数组
result = np.empty(lengths.size, dtype=object)

# 通过NumPy索引循环赋值，全程不依赖Python列表操作
for idx in np.arange(lengths.size):
    result[idx] = np.zeros(lengths[idx], dtype=int)

print(result)

说明 #

• 该方案直接生成object dtype的NumPy数组，所有操作均基于NumPy API，无需转换为Python列表。
• object dtype是NumPy中存储异构数据的标准方式，允许每个元素为任意Python对象（此处为不同长度的NumPy数组）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者oppressionslayer