x=[array([1., 0.], dtype=float32)] 9 print(np.concatenate([x,[0]*8])) 10 print(seq_padding(x)) <__array_function__ internals> in concatenate(*args, **kwargs) ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

这个错误是因为 `x` 是一个带有一个元素的列表，该元素本身是一个数组，因此 `x` 的维度是 `(1,2)`。然而，你尝试将 `x` 与另一个长度为 8 的列表 `[0]*8` 连接起来，该列表是一维的，因此维度为 `(8,)`。

要解决这个问题，你可以尝试将 `[0]*8` 列表中的每个元素都转换为一个形状为 `(1,2)` 的数组，然后再将所有这些数组连接在一起。可以使用以下代码来实现：

import numpy as np

x = [np.array([1., 0.], dtype=np.float32)]
y = [np.array([0., 0.], dtype=np.float32) for _ in range(8)]

result = np.concatenate([x] + y)
print(result)

这将会输出一个形状为 `(9,2)` 的数组，其中第一行是 `x`，其余行都是 `y` 中的元素。如果你想要将这个数组填充到一个固定的长度，可以使用 `seq_padding` 函数，例如：

def seq_padding(X, padding=0):
    L = [len(x) for x in X]
    ML = max(L)
    if padding:
        return np.array([
            np.concatenate([x, [padding] * (ML - len(x))]) if len(x) < ML else x for x in X
        ])
    else:
        return np.array([
            np.concatenate([x, [0] * (ML - len(x))]) if len(x) < ML else x for x in X
        ])

x_padded = seq_padding([x] + y)
print(x_padded)

这将会输出一个形状为 `(9,2)` 的数组，其中任何缺少的元素都会被填充为 0。