您可以使用 操作来执行此操作：
例：
In [2]: a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
In [5]: a.shape
Out[5]: (3, 2)
In [6]: a_trans = a.T #or: np.transpose(a), a.transpose()
In [8]: a_trans.shape
Out[8]: (2, 3)
In [7]: a_trans
Out[7]:
array([[1, 3, 5],
[2, 4, 6]])
请注意，原始数组a仍将保持不变。转置操作只会复制并转置它。
如果输入阵列是相当1D中，则可以 促进 通过引入新的（singleton）的轴作为所述第二尺寸数组的列向量。下面是一个示例：
# 1D array
In [13]: arr = np.arange(6)
# promotion to a column vector (i.e., a 2D array)
In [14]: arr = arr[..., None] #or: arr = arr[:, np.newaxis]
In [15]: arr
Out[15]:
array([[0],
[1],
[2],
[3],
[4],
[5]])
In [12]: arr.shape
Out[12]: (6, 1)
对于一维情况，还有另一个选择是使用 转置操作，如ankostis在注释中建议的那样。
In [9]: np.atleast_2d(arr).T
Out[9]:
array([[0],
[1],
[2],
[3],
[4],
[5]])
602392714
清零编程群