要创建一个包含可变形状的多维numpy数组的numpy数组，可以使用numpy数组的resize()方法。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的numpy数组
arr = np.empty((2, 2), dtype=object)

# 创建一个可变形状的numpy数组
sub_arr1 = np.array([1, 2, 3])
sub_arr2 = np.array([4, 5])
sub_arr3 = np.array([6, 7, 8, 9])

# 将可变形状的numpy数组插入到父数组中
arr[0, 0] = sub_arr1
arr[0, 1] = sub_arr2
arr[1, 0] = sub_arr3

# 输出父数组
print(arr)

# 修改子数组的形状
sub_arr1.resize((2, 2))
sub_arr2.resize((3,))
sub_arr3.resize((2, 2))

# 输出父数组
print(arr)

在上面的示例中，我们首先创建了一个空的numpy数组arr，并且使用dtype=object来指定数组元素的类型为对象。然后，我们创建了一些可变形状的子数组sub_arr1，sub_arr2和sub_arr3，并将它们插入到父数组arr的适当位置。最后，我们使用resize()方法来修改子数组的形状，并输出父数组arr的结果。

注意：使用可变形状的numpy数组会导致一些性能损失，因为numpy数组是为固定形状的数据优化的。因此，如果可能的话，最好使用固定形状的numpy数组来提高性能。