如果您希望将两个10个元素的一维数组合并为一个二维数组，np.vstack((tp, fp)).T可以完成此操作。
np.vstack((tp, fp))将返回shape（2，10）的数组，并且T属性返回具有shape（10，2）的转置数组（即，具有形成列而不是行的两个一维数组）。

>>> tp = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> tp.ndim
1
>>> tp.shape
(10,)

>>> fp = np.array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
>>> fp.ndim
1
>>> fp.shape
(10,)

>>> combined = np.vstack((tp, fp)).T
>>> combined
array([[ 0, 10],
       [ 1, 11],
       [ 2, 12],
       [ 3, 13],
       [ 4, 14],
       [ 5, 15],
       [ 6, 16],
       [ 7, 17],
       [ 8, 18],
       [ 9, 19]])

>>> combined.ndim
2
>>> combined.shape
(10, 2)

您可以使用NumPy的column_stack：

np.column_stack((tp, fp))

另一种方法是使用np.transpose，它看起来偶尔会被使用，但不是可读的，所以使用Aminu Kano's answer是个好主意。

import numpy as np

tp = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
fp = np.array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
combined = np.transpose((tp, fp))
combined
# Out[3]:
# array([[ 0, 10],
#        [ 1, 11],
#        [ 2, 12],
#        [ 3, 13],
#        [ 4, 14],
#        [ 5, 15],
#        [ 6, 16],
#        [ 7, 17],
#        [ 8, 18],
#        [ 9, 19]])
combined.ndim
# Out[4]: 2
combined.shape
# Out[5]: (10, 2)