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

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。

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

另一个解决方案…: -)

import numpy as np

a = [1,2,4]

[1, 2, 4]

b = np.array([a]).T

数组([[1], [2], [4]])

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]])