下面是关于“Python numpy 一维数组转变为多维数组的实例”的完整攻略，包含了两个示例。

示例一：使用 reshape 函数

reshape 函数是 numpy 中用于改变数组形状的函数可以将一维数组转换为多维数组。下面是一个示例，演示如何使用 reshape 函数将一维数组转换为二维数组。

import numpy as np

# 创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 使用 reshape 函数将一维数组转换为二维数组
b = a.reshape(2, 3)

print(b)

在上面的示例中，我们首先创建了一个一维数组 a，后使用 reshape 函数将其转换为一个 2 行 3 列的二维数组 b。输出结果为：

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

示例二：使用 newaxis 属性

newaxis 属性是 numpy 中用于增加数组维度的属性可以将一维数组转换为多维数组。下面是一个示例，演示如何使用 newaxis 属性将一维数组转换为二维数组“`python
import numpy as np

创建一维数组

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

使用 newaxis 属性将一维数组转换为二数组

b = a[np.newaxis, :]

print(b)

在上面的示例中，我们首先创建了一个一维数组 a，然后使用 newaxis 属性将其转换为一个 1 行 6 列的二维数组 b。输出结果为：

[[1 2 3 4 5 6]]
“`

需要注意的是，使用 newaxis 属性时，需要在要增加维度前面加上 np.newaxis。在上面的示例中，我们使用 a[np.newaxis, :] 将 a 转换为一个 1 行 6 列的二维数组。如果要将 a 转换为一个 6 行 1 列的二维数组，可以使用 a[:, np.newaxis]。