Python NumPy使用不同形状但前导尺寸相同的数组保存对象

我遇到了

np.save（）

的一些意外行为。 假设您希望将两个numpy数组保存到一个

.npy

文件中（作为对象）。只要两个数组具有相同的形状，这就可以正常工作，但如果前导维度相同，则会发生错误。 该问题是由

np.asanyarray（）

引起的，它在

np.save（）中调用。
显然，可以通过保存到不同的文件来解决此问题，但我不是在寻找其他解决方案，我想了解
np.save（）
的这种行为

代码如下：

import numpy as np
a = np.zeros((10, 5))
b = np.zeros((10, 2))
np.save('test', [a, b])

导致此错误的原因：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/python3/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 509, in save
arr = np.asanyarray(arr)
File "/python3/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/numeric.py", line 544, in asanyarray
return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)
ValueError: could not broadcast input array from shape (10,5) into shape (10)

对我来说，
np.save
的这种行为是不一致的，似乎是一个bug
 在看到
asanarray
方法（
save
method内部调用它）的源代码后，我看到它试图对使用
array
方法传递的列表进行
ndarray
。现在，如果它们有不同的维度，它可以用两个不同的元素组成一个数组。但是，如果它们具有相同的前导维度，它会尝试将它们一起广播到相同的
ndarray
。这是因为默认情况下，它尝试生成高维输出。要解决此问题，您可以首先使用
empty
方法指定尺寸，然后使用该方法替换如下值：

a=np.zeros((10,5))
b=np.zeros((10,2))
c=[a,b]
finalc = np.empty(len(c),dtype=object)
finalc[:]=c
np.save("file",c)

看起来像是
save
方法尝试组合nArray，如果它们具有相同的第一维度。很有趣。谢谢你的建议。然而，我的问题并不是我没有解决办法，而是我对
np.save
的期望值不一致。它基本上意味着，我需要在每次保存之前用
np.save
检查前导维度是否相同。此外，
np.array
在合并两个数组时出错，这里已经问过基本相同的问题。我的结论是，
np.save
实际上应该只用于保存一个固定维度的数组，而不用于
dtype=object
的结构，尽管它有时可能会起作用。
a=np.zeros((10,5))
b=np.zeros((10,2))
c=[a,b]
finalc = np.empty(len(c),dtype=object)
finalc[:]=c
np.save("file",c)