Python-随机初始化一组不同长度的向量

我试图随机初始化一个向量列表（或1D数组）。向量并不总是具有相同的长度

我重现了我的问题的一个小例子：

import numpy

l_vec = [5, 6, 4]
n_vec = len(l_vec)
w = numpy.array((n_vec,)).astype(object)

for i in range(len(l_vec)):
    w[i] = numpy.random.rand(l_vec[i])
    print i, w[i]

如果运行它，您将看到对于

w[0]

，没有问题：

0 [ 0.10584519  0.90833169  0.94235319  0.34320398  0.71796362]

但是，对于下一个错误（当

I=1

）我有此错误：

索引器错误：索引1超出大小为1的轴0的界限

如何更正代码以随机初始化（不同长度）向量集

如果您能告诉我这段代码有什么问题，我也会很感激。

将

w=np.array（…）

替换为

w=np.empty（…）

查看

np.array

和

np.empty

的文档，将

w=np.array（…）

替换为

w=np.empty（…）

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查看

np.array

和

np.empty

的文档，因为

w

的长度为1。另一方面，如果要使用

对象

样式，那么最好使用普通列表而不是numpy数组。第一个参数不是数组的大小。

w=numpy.zero（n_-vec，dtype=object）

是创建大小为（n_-vec，）的对象数据类型数组的正确方法。。。。或者

numpy.empty（n\u nvec，dtype=object）

如果以后要填写所有值。

np.empty

使用object dtype将所有值初始化为

None

。我无法想象它能节省任何时间。因为

w

的长度为1。另一方面，如果要使用

对象

样式，那么最好使用普通列表而不是numpy数组。第一个参数不是数组的大小。

w=numpy.zero（n_-vec，dtype=object）

是创建大小为（n_-vec，）的对象数据类型数组的正确方法。。。。或者

numpy.empty（n\u nvec，dtype=object）

如果以后要填写所有值。

np.empty

使用object dtype将所有值初始化为

None

。我无法想象它能节省任何时间。非常感谢。我将查看文档，因为我从未见过

np.empty（）。我将查看文档，因为我从未见过
np.empty（）
import numpy

l_vec = [5, 6, 4]
n_vec = len(l_vec)
w = numpy.empty((n_vec,)).astype(object)

for i in range(len(l_vec)):
    w[i] = numpy.random.rand(l_vec[i])
    print(i, w[i])