numba加速代码，并且函数用numpy初始化一个空列表，在列表里存放二维数组

以下是一个例子，使用numba加速代码并初始化一个空列表，该列表存储二维数组：

import numpy as np
from numba import jit

# 使用numba加速函数
@jit(nopython=True)
def my_func(n):
    # 初始化一个空列表
    arr_list = []
    # 循环n次
    for i in range(n):
        # 创建一个随机的二维数组
        arr = np.random.rand(3, 3)
        # 将该数组添加到列表中
        arr_list.append(arr)
    # 返回列表
    return arr_list

# 调用函数
result = my_func(10)
# 打印结果
print(result)

在此示例中，我们使用`@jit`装饰器将函数`my_func`转换为numba加速函数。该函数接受一个整数参数`n`，并初始化一个空列表`arr_list`。然后，它循环n次，每次创建一个随机的3x3二维数组，并将其添加到列表中。最后，它返回该列表。

在调用函数后，我们将结果存储在`result`变量中，并打印该变量。结果应该是一个包含10个随机3x3二维数组的列表。