您可以使用
转置
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
numpy.atleast_2d()
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]])