给定一个形状为（m，n）的数据数组和相同形状的布尔掩码数组。有没有一种方法可以在没有循环的情况下应用下面的例程：
1.将掩码数组的每一列应用于数据数组，获得子数组
1.存储所有子阵列
下面是一个循环解决方案

import numpy as np

arr = np.array([
    [1,2,3],
    [np.nan,5,6]
])

masks = np.array([
    [True, True, True],
    [False, True, True]
])

arrays = []

for i in range(masks.shape[1]):
    mask_i = masks[:, i]
    arr_i = arr[mask_i, :]
    arrays.append(arr_i)

探索潜在的解决方案：

1. np.take不起作用，因为indices参数需要均匀的形状，而在某些情况下，我们可以采取更少的行，在其他更多的行。
   1.花式索引arr[masks,:]不适用于高维掩码
2. np.split不起作用，因为它只能拆分以完成不重叠的子阵列