将一维图元数组转换为二维Numpy数组是一个常见的数据处理需求。下面给出完整的攻略并包含两个示例说明。

准备工作

在开始之前，请确保已经安装并引入numpy库，具体方式如下：

import numpy as np   # 导入numpy库

攻略步骤

首先需要确定图元数组的形状，通常情况下，该数组是一个以行优先（row-major order）存储的数组，即先将行的所有元素存储完后再存储下一行的元素。例如，一个包含3行2列元素的数组，其表示方式通常如下：

[1, 2,
 3, 4,
 5, 6]

使用Numpy库的reshape函数，可以将一维数组转换成二维数组，具体形式如下：

np_array = np.reshape(one_array, (rows, cols))

其中，one_array是初始的一维数组；rows和cols分别是所需的行数和列数。

由于图元数组是以行优先存储的，因此在将其转换成二维数组后，需要将数组的行列顺序进行逆转，以达到正确的显示效果，具体代码如下：

np_array = np_array.reshape(cols, rows).transpose()

下面是一个包含9个元素，表示三行三列的一维图元数组：

one_array = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

将其转换成一个3行3列的二维数组：

np_array = np.reshape(one_array, (3, 3))

最后，调整数组的行列顺序：

np_array = np_array.reshape(3, 3).transpose()

最终得到的结果为：

[[0, 3, 6],
 [1, 4, 7],
 [2, 5, 8]]

下面是一个包含12个元素，表示四行三列的一维图元数组：

one_array = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

将其转换成一个4行3列的二维数组：

np_array = np.reshape(one_array, (4, 3))

最后，调整数组的行列顺序：

np_array = np_array.reshape(3, 4).transpose()

最终得到的结果为：

[[ 0,  3,  6,  9],
 [ 1,  4,  7, 10],
 [ 2,  5,  8, 11]]

通过以上步骤，我们可以方便地将一维图元数组转换成二维数组，并将其从行优先存储的形式调整为列优先存储的形式，以实现更好的数组显示效果。