Python 约束Numpy数组中的行和列

下面的代码理想情况下会找到所有输入数组的最小行数和最大列数，然后将所有输入数组约束到这些维度（如果需要，填写零）

我意识到最后两个for循环存在某种问题

非常感谢您的帮助

def resize(*args):

sizes_0=np.zeros((len(args)))
sizes_1=np.zeros((len(args)))


#STANDARDIZE SHAPE  

for x in range(0, len(args)):

    sizes_0[x]=args[x].shape[0]
    sizes_1[x]=args[x].shape[1]

R=min(sizes_0)
C=max(sizes_1)
#smallest row, largest col

k=np.empty((R,C), dtype=np.ndarray)
#empty array, desired size

m=[k]*len(args)
#list of len(args) empty arrays of desired size


for x in args:
    for y in range(0,len(args)):

        x=x[0:R,:]
        #select only rows within min # of rows

        missing=C-x.shape[1]
        add=np.zeros((x.shape[0], missing))
        x=np.append(x, add, axis=1)
        #add 'missing' number of columns (zeros) to each array

        m[y]=x
        #save the newly-shaped array to m

print m

样本输入

array([[3],
       [4],
       [5],
       [6]])

array([[4, 5, 7],
       [6, 7, 7]])

示例输入数组中的最小行数为2，最大列数为4（在这种情况下，两个参数恰好来自第二个数组）

因此，预期产出为：

array([[3, 0, 0],
       [4, 0, 0]])

array([[4, 5, 7],
       [6, 7, 7]])

---

您能添加一个示例案例并解释预期结果吗？当然！样本输入将是：np.array（[3]、[4]、[5]、[6]）和np.array（[4,5,7]、[6,7,7]）；两个输入中最少的行数是2，最大的列数是3，因此预期的输出是：np.array（[3,0,0]，[4,0,0]）和np.array（[[4,5,7]，[6,7,7]）。请将它们添加到问题中，因为它们在注释中不可读。哎呀，添加到问题中@你能添加一个示例案例并解释预期结果吗？当然！样本输入将是：np.array（[3]、[4]、[5]、[6]）和np.array（[4,5,7]、[6,7,7]）；两个输入中最少的行数是2，最大的列数是3，因此预期的输出是：np.array（[3,0,0]，[4,0,0]）和np.array（[[4,5,7]，[6,7,7]）。请将它们添加到问题中，因为它们在注释中不可读。哎呀，添加到问题中@迪瓦卡