它的工作原理和预期的完全一样。一维数组的转置仍然是一维数组!(如果你习惯了matlab，它基本上没有一维数组的概念。Matlab的“1D”数组是2D的。)

如果你想把你的一维向量变成一个二维数组，然后转置它，只需用np对它进行切片。newaxis(或None，它们是一样的，只是newaxis更可读)。

import numpy as np
a = np.array([5,4])[np.newaxis]
print(a)
print(a.T)

一般来说，你不需要担心这个。如果你只是出于习惯，添加额外的维度通常不是你想要的。Numpy会在进行各种计算时自动广播一个1D数组。通常不需要区分行向量和列向量(它们都不是向量)。它们都是2D的!)当你只想要一个向量时。

你可以使用np.expand_dims()函数来调换一个1-D数组(平面数组)，就像你的例子中那样:

>>> a = np.expand_dims(np.array([5, 4]), axis=1)
array([[5],
       [4]])

Np.expand_dims()将为所选轴添加一个维度。在本例中，我们使用axis=1，它增加了一个列维度，有效地调换了原始平面数组。

numpy中的函数名为column_stack。

>>>a=np.array([5,4])
>>>np.column_stack(a)
array([[5, 4]])

—>列/行矩阵:

>>> a=np.array([1,2,4])
>>> a[:, None]    # col
array([[1],
       [2],
       [4]])
>>> a[None, :]    # row, or faster `a[None]`
array([[1, 2, 4]])

正如@joe-kington所说，你可以用np替换None。新蜡是为了可读性。

要将1d数组“转置”为2d列，可以使用numpy.vstack:

>>> numpy.vstack(numpy.array([1,2,3]))
array([[1],
       [2],
       [3]])

它也适用于香草列表:

>>> numpy.vstack([1,2,3])
array([[1],
       [2],
       [3]])

它的工作原理和预期的完全一样。一维数组的转置仍然是一维数组!(如果你习惯了matlab，它基本上没有一维数组的概念。Matlab的“1D”数组是2D的。)

如果你想把你的一维向量变成一个二维数组，然后转置它，只需用np对它进行切片。newaxis(或None，它们是一样的，只是newaxis更可读)。

import numpy as np
a = np.array([5,4])[np.newaxis]
print(a)
print(a.T)

一般来说，你不需要担心这个。如果你只是出于习惯，添加额外的维度通常不是你想要的。Numpy会在进行各种计算时自动广播一个1D数组。通常不需要区分行向量和列向量(它们都不是向量)。它们都是2D的!)当你只想要一个向量时。