使用 NumPy 将非均匀数据从文件读取到数组中

假设我有一个如下所示的文本文件：

33 3
46 12
23 10 23 11 23 12 23 13 23 14 23 15 23 16 24 10 24 11 24 12 24 13 24 14 24 15 24 16 25 14 25 15 25 16 26 16 27 16 28 16 2 9 16
33 17 33 18 33 19 34 17 34 18 34 19 35 17 35 18 35 19 36 19
41 32 41 33 42 32 42 33

我想将每一行读入一个单独的整数数组，如（伪代码）：

for line in textfile:  
    currentArray = firstLine  
    do stuff with currentArray

在第一次迭代中，currentArray 将是

数组([33, 3])

在第二次迭代中，currentArray 将是

数组([46, 12])

直到最后一次迭代，此时 currentArray 将为

数组([41, 32, 41, 33, 42, 32, 42, 33])

基本上，我想要具有 numpy 函数 loadtxt 的功能：

currentArray = loadtxt('scienceVertices.txt', usecols=() )

除了能够指定行而不是 usecols 之外，例如，

currentArray = loadtxt('scienceVertices.txt', userrows=(line) )

这是一行：

arrays = [np.array(map(int, line.split())) for line in open('scienceVertices.txt')]

arrays是 numpy 数组的列表。