我有两个numpy数组：一个包含任意值，另一个包含大于1的整数。整数之和等于第一个数组的长度。示例：

values = np.array(["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h"])
lengths = np.array([1, 3, 2, 2])
len(values) == sum(lengths) # True

我想根据第二个数组的长度拆分第一个数组，最后得到如下结果：

output = np.array([["a"], ["b", "c", "d"], ["e", "f"], ["g", "h"]], dtype=object)

用Python循环迭代数组很容易，但当两个列表都很大（数亿个元素）时，迭代速度也很慢，有没有一种方法可以使用本机numpy操作来完成这个操作，这样应该会更快？