我有一个形状为(1001,256,1,256)的Dask数组（数据超过1001个时间步，len（x）=len（z）=256，len（y）=1）。
我需要用形状为(1001,2,1,256)的数组填充x维度，我正在尝试使用dask.array.insert()和dask.array.append()，它们等效于同名的numpy函数。
这应该会产生一个形状为(1001,260,1,256)的数组。
我的数组看起来像这样：

print(prepend_array)
print(append_array)
print(data)

dask.array<getitem, shape=(1001, 2, 1, 256), dtype=float64, chunksize=(1001, 2, 1, 256),chunktype=numpy.ndarray>
dask.array<getitem, shape=(1001, 2, 1, 256), dtype=float64, chunksize=(1001, 2, 1, 256),chunktype=numpy.ndarray>
dask.array<getitem, shape=(1001, 256, 1, 256), dtype=float64, chunksize=(1001, 8, 1, 256),chunktype=numpy.ndarray>

然后我做（插入和追加在一起-错误来自插入）：

padded_data = da.append(
        da.insert(
            data,
            0,
            prepend_padding,
            axis=1),
        append_padding,
        axis=1)

但请参阅以下错误（来自dask.array.rechunk）：

ValueError: Chunks and shape must be of the same length/dimension. Got chunks=((1001,), (1,), (1,), (256,)), shape=(1001, 1, 2, 1, 256)

似乎我正在获得一个维度，我希望添加到现有的维度。对我来说，很明显的答案是axis=1是问题所在，但我一直无法解决这个问题，因为任何有效值（0，1，2，3）都会给出len(shape)=5，而不是预期的4。