如何创建长度相同或不同的其他numpy数组的numpy对象数组？

Question

这是我的第一个问题。所以让我们看看我能不能解释清楚我需要什么。你知道吗

我得到了一个pythonlist的numpy数组，它可以有或者不能有不同的长度（仅在一维中，但这在这里并不重要），例如

my_list = [
    np.ones((20, 3, 3)),
    np.ones(( 1, 3, 3)),
    np.ones((20, 3, 3))
]

现在当我这么做的时候

wrapped_list = np.array(my_list)

我得到一个如下结构的对象

np.array(shape=(3, ), dtype=object)

以最初的三个数组作为内容。这就是我想要的。现在问题是：

如果my_list包含长度相同的子列表，那么我得到，例如

my_list2 = [
    np.ones((20, 3, 3)),
    np.ones((20, 3, 3)),
    np.ones((20, 3, 3))
]

np.array(my_list2)

导致

np.array(shape=(3, 20, 3, 3), dtype=np.float64)

这不是我想要的。我试着指定dtype，比如

np.array(my_list, dtype=object) 

它将所有（子）数组强制转换为dtype=object。你知道吗

我想我找到了一种完全不用包装的方法，但是我很好奇如何将数据类型设置为np.数组不影响嵌套的numpy数组。你知道吗

Answer 1

另一种（愚蠢的）方式，至少有单一表达的优点：

wrapped_list = np.array(my_list + [None])[:-1]