当你尝试创建一个“ragged”数组时，你必须指定object dtype：

In [24]: >>> a = np.array([112,123,134,145])
    ...: >>> b = np.array([212,223,234])
    ...: >>> c = np.array([312,323])
    ...: >>> d = np.array([412])
In [25]: arr = np.array([a,b,c,d], dtype=object)
In [26]: arr
Out[26]: 
array([array([112, 123, 134, 145]), array([212, 223, 234]),
       array([312, 323]), array([412])], dtype=object)

请记住，这样的数组比简单的数组列表好不了多少，也许更糟。
没有object dtype时得到的错误消息在不同版本中有所不同。它曾经是自动的，然后你得到一个警告，然后一个错误消息。现在你得到了这个错误。显然，从数值数组的Angular 来看，这样的数组是“次优”的。
对于某些形状，您必须从arr = np.empty(4, object)开始，并从列表中插入数组。

In [27]: arr = np.empty(4,object); arr[:] = [a,b,c,d]
In [28]: arr
Out[28]: 
array([array([112, 123, 134, 145]), array([212, 223, 234]),
       array([312, 323]), array([412])], dtype=object)
In [29]: arr = np.empty(4,object); arr[:] = [i.tolist() for i in [a,b,c,d]]
In [30]: arr
Out[30]: 
array([list([112, 123, 134, 145]), list([212, 223, 234]),
       list([312, 323]), list([412])], dtype=object)

numpy.hstack()函数可用于沿沿着水平轴连接两个或多个数组。但是，这个函数会在连接数组之前将它们展平。所以你可以用这个代替：

import numpy as np

a = [112, 123, 134, 145]
b = [212, 223, 234]
c = [312, 323]
d = [412]

# Create a list of lists
list_of_lists = [a, b, c, d]

arr = np.empty(len(list_of_lists), dtype=object)
arr[:] = list_of_lists

print(arr)

不知道为什么这对你不起作用，因为它对我来说没有任何问题，你所做的是这种情况下的常见方法（另一个例子是here）。
你可以尝试的另一种类似的方法（不是特别有效，但可能会完成工作）就是像这样附加一个空白列表：

import numpy as np
a = np.array([112,123,134,145])
b = np.array([212,223,234])
c = np.array([312,323])
d = np.array([412])
e = []
for sublist in [a,b,c,d]: 
    e.append(list(sublist)) #include the list cast to get the expected result you mentioned 
 e = np.array(e)

老实说，这似乎很奇怪，你所做的没有工作，但我希望这有助于提供至少另一种选择。
我应该注意到，我确实遇到过一个专门用于处理大小可变的嵌套数据的库，称为AwkwardArray