доступ к элементу массиву произвольной вложенности

Рекурсию делай

Твой код на случай произвольного числа измерений можно обобщить, например, так:

data  = np.zeros(shape)
slice_expression = [slice(None)] * len(shape)
data[slice_expression] = None

Скорее всего, тебе на самом деле нужно что-то другое, но других требований ты не привёл.

Приведи пример нормальный, че-то нифига не понятно из задачи

А чё,

data[:]=None

уже не работает?

Ну да, вот так получается, но не не нравится, что оно с обычным листом не будет работать:

def foo(xs):
	if len(xs.shape) > 1:
		for i in range(xs.shape[0]): foo(xs[i])
	else:
		for i in range(xs.shape[0]): xs[i]=None

Варианта 2. Самый простой рекурсия. Сложнее стек.

Смысл нумпая теряется, если ты пишешь циклы вместо векторных операций.

Чем рекурсия то не нравится?

Не красиво и ограничено только numpy-массивами, т.е. для списка списков надо уже по другому писать условие выхода.

Какую *конкретно* проблему ты решаешь? Не исключено, что идиотские костыли, которые ты хочешь от неумения найти правильное представление для проблемы.

Чтение массива из бинарника, сгенерённого другой программой:

def read_dimension(xs, func):
	if len(xs.shape) > 1:
		for i in range(xs.shape[0]): read_dimension(xs[i], func)
	else:
		for i in range(xs.shape[0]): xs[i] = func()

#read stuff
dim     = st.unpack("i",f.read(4))[0]
shape = st.unpack("i"*dim,f.read(4*dim))
data    = np.zeros(shape)
read_dimension(data, lambda: st.unpack(_dtype,f.read(4))[0])

Прочитай в одномерный массив и сделай ему reshape.

Неистово плюсую. И никаких костылей.

Массив из бинарника в numpy читается следующим образом:

a=numpy.fromfile(имя_файла, dtype=тип)

где «тип» задаёт размер записи. Вместо fromfile можно memmap использовать.

сгенерённого другой программой

Без разницы, чем «сгенерённого».