Несколько способов решения проблемы «inhomogeneous array initialization» в Python:

1. Убедиться, что все внутренние последовательности имеют одинаковую длину. 2 Если нужно иметь последовательности разной длины, стоит использовать структуру данных, которая поддерживает это, например, массив объектов. 2
2. Добавить нули. 1 Это сделает формы массивов однородными, что позволит плавно преобразовать список в массив NumPy. 1
3. Создать список массивов. 1 Если важно сохранить исходные формы массивов, их можно сохранить в списке. 1 Так можно работать с каждым массивом индивидуально, не преобразуя их в один большой массив. 1
4. Использовать параметр dtype. 4 При создании массива NumPy из списка можно указать тип данных элементов с помощью параметра dtype. 4 Например, np.array(user_list, dtype=object) создаст массив NumPy с типом данных object, который может обрабатывать элементы разных типов данных. 4