[Python] Come "accatastare" array numpy bidimensionali (x, y) con y variabile per formare un array numpy tri-dimensionale(z, x, y) con lo stesso dtype?

[Marco Ippolito]

Ciao a tutti,
sto cercando di capire come "accatastare" array numpy bidimensionali
per formare un array numpy tri-dimensionale.

qui: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dstack.html#numpy.dstack
dice "Takes a sequence of arrays and stack them along the third axis
to make a single array", che è quello che voglio ottenere....
...ma poi aggiunge: "Arrays to stack. All of them must have the same
shape along all but the third axis." ed i miei numpy array
bidimensionali sono di dimensioni diverse.

Esempio:

>>> a = np.array((1,2,3))
>>> b = np.array((2,3,4))
>>> np.shape(a)
(3,)
>>> np.shape(b)
(3,)
>>> np.dstack((a,b))
array([[[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]])
>>> np.shape(np.dstack((a,b)))
(1, 3, 2)

>>> c = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> d = np.array([[5,6],[7,8],[9,10]])
>>> np.shape(c)
(2, 2)
>>> np.shape(d)
(3, 2)
il mio obiettivo è avere un numpy array tri-dimensionale del tipo:
>>> obiettivo = np.array([[[1,2],[3,4]], [[5,6],[7,8],[9,10]]])
>>> np.shape(obiettivo)
(2,)
>>> obiettivo[0]
[[1, 2], [3, 4]]
>>> obiettivo[1]
[[5, 6], [7, 8], [9, 10]]
>>> np.shape(obiettivo[1])
(3, 2)
>>> np.shape(obiettivo[0])
(2, 2)
Il problema è che, non so per quale motivo, il dtype diventa 'object':
>>> obiettivo
array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8], [9, 10]]], dtype=object)

C'è un modo per ottenere un array numpy tri-dimensionale(z,x,y) a
partire da numpy array bidimensionali(x,y) con y variabile, mantenendo
lo stesso dtype dei numpy array bidimensionali iniziali?

Marco