我只是巩固上面的帖子，希望它能帮助别人节省一些时间:

下面的数组有(2，)维数，它是一个一维数组，

b_new = np.array([2j, 3j])  

有两种方法来转置一个1-D数组:

用“np”进行切片。或者没有。

print(b_new[np.newaxis].T.shape)
print(b_new[None].T.shape)

其他写法，以上不用T运算。!

print(b_new[:, np.newaxis].shape)
print(b_new[:, None].shape)

换行[]或使用np。矩阵，意味着增加一个新的维度。

print(np.array([b_new]).T.shape)
print(np.matrix(b_new).T.shape)

正如上面提到的一些评论，1D数组的转置是1D数组，所以转置1D数组的一种方法是将数组转换为如下的矩阵:

np.transpose(a.reshape(len(a), 1))

使用两个括号对，而不是一个。这将创建一个2D数组，它可以被转置，不像您使用一个括号对创建的1D数组。

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

更彻底的例子:

>>> a = [3,6,9]
>>> b = np.array(a)
>>> b.T
array([3, 6, 9])         #Here it didn't transpose because 'a' is 1 dimensional
>>> b = np.array([a])
>>> b.T
array([[3],              #Here it did transpose because a is 2 dimensional
       [6],
       [9]])

使用numpy的shape方法来查看这里发生了什么:

>>> b = np.array([10,20,30])
>>> b.shape
(3,)
>>> b = np.array([[10,20,30]])
>>> b.shape
(1, 3)

你可以把一个现有的向量转换成一个矩阵，方法是用一组额外的方括号把它括起来。

from numpy import *
v=array([5,4]) ## create a numpy vector
array([v]).T ## transpose a vector into a matrix

Numpy还有一个矩阵类(参见array vs. matrix)…

matrix(v).T ## transpose a vector into a matrix

numpy中的函数名为column_stack。

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

你只能对2D数组进行转置。您可以使用numpy。矩阵来创建一个2D数组。这迟了三年，但我只是在可能的解决方案中添加了一些:

import numpy as np
m = np.matrix([2, 3])
m.T