Python/Numpy存在匹配维度时无法创建不规则数组问题咨询

numpy的np.array()在构造数组时，会优先尝试将输入的序列堆叠为常规的多维数值数组，只有当输入元素的维度完全无法匹配堆叠时，才会退而生成dtype=object的数组。

• 当A为(12,2)形状、B为(12,)形状时，两者的第一个维度长度都是12，numpy会默认尝试进行广播对齐堆叠，此时发现A的第二个维度长度为2、B没有第二个维度，无法完成广播，就会抛出你看到的报错。
• 当A修改为(20,2)形状后，A的第一个维度长度为20、B的第一个维度长度为12，numpy直接判定无法堆叠为常规多维数组，因此直接生成元素为object类型的数组，不会触发报错。

如果需要将两个形状不匹配的数组存为numpy的object数组，建议避开np.array()的自动堆叠逻辑，手动初始化后赋值：

import numpy as np
A = np.zeros((12,2))
B = np.zeros((12,))
# 先初始化长度为2的空object数组
C = np.empty(2, dtype=object)
C[0] = A
C[1] = B

如果你没有强制要求使用numpy数组存储，也可以直接用Python列表[A, B]存储两个数组，使用起来更灵活。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ramgorur