Numpy ValueError broadcasting list of tuples into an array

Question

I'm observing some odd behaviour using numpy broadcasting. The problem is illustrated below, where running the first piece of code produces an error:

A = np.ones((10))
B = np.ones((10, 4))
C = np.ones((10))
np.asarray([A, B, C])

ValueError: could not broadcast input array from shape (10,4) into shape (10)

If I instead expand the dimensions of B, using B = np.expand_dims(B, axis=0), it will successfully create the array, but it now has (not surprisingly) the wrong dimensions:

array([array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
   array([[[1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.]]]),
   array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])], dtype=float32)

Why does it fail to broadcast the first example, and how can I end up with an array like below (notice only double brackets around the second array)? Any feedback is much appreciated.

array([array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
   array([[1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.],
    [1., 1., 1., 1.]]),
   array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])], dtype=object)

Answer 1

Including, say, None prevents the broadcasting, so this workaround is an option:

np.asarray([A, B, C, None])[:-1]

Here the outcome:

array([array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.]),
       array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.]]),
       array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.])], dtype=object)