具有不同等形状的Numpy堆栈-英雄云拓展知识分享

我注意到解决方案 将2D阵列与3D阵列相结合 经过 np.stack, np.dstack，或简单地传递阵列列表，仅在数组具有相同的情形下起作用 .shape[0].

举例来看，我有：

print(arr)
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]
[8 9]]

容易到达：

print(np.array([arr[2:4], arr[3:5]])) # same shape
[[[4 5]
[6 7]]
[[6 7]
[8 9]]]

但是，如果我传递了长度不同等的阵列列表，我会得到：

print(np.array([arr[:2], arr[:3]]))
[array([[0, 1],
[2, 3]])
array([[0, 1],
[2, 3],
[4, 5]])]

我该如何简单地：

[[[0, 1]
[2, 3]]
[[0, 1]
[2, 3]
[4, 5]]]

我尝试了甚么：许多其他 阵列操纵例程.

注意：终究想以2个以上的数组来履行此操作，所以 np.append 可能不是理想的。