一个问题来回答你的问题

Sven和Navi已经回答了您关于如何转换

x = scipy.matrix([1,2,3]).transpose()

我会在回答之前先问一个问题：

• 为什么使用Nx 1矩阵而不是数组？

使用数组代替矩阵

如果你查看Numpy for Matlab用户wiki/文档页面，第3节讨论了 “array”或“matrix”？我应该使用哪个？。简短的答案是你应该使用array。
使用数组的优点之一是：
可以将秩为1的数组视为行向量或列向量。dot（A，v）将v视为列向量，而dot（v，A）将v视为行向量。这可以保存您输入大量转置的时间。
此外，如Numpy参考文档中所述，“Matrix对象始终是二维的”。这就是x.tolist()为您返回[[1], [2], [3]]嵌套列表的原因。
由于您需要一个Nx 1对象，我建议您使用数组，如下所示：

>>> import scipy
>>> x = scipy.array([1,2,3])
>>> x
array([1, 2, 3])
>>> y = x.tolist()     // That's it. A clean, succinct conversion to a list.
>>> y
[1, 2, 3]

如果你真的想使用矩阵

如果出于某种原因，您确实需要/希望使用矩阵而不是数组，我会这样做：

>>> import scipy
>>> x = scipy.matrix([1,2,3]).transpose()
>>> x
matrix([[1],
        [2],
        [3]])
>>> y = x.T.tolist()[0]
>>> y
[1, 2, 3]

换言之，x.T.tolist()[0]将：
1.使用.T属性转置x矩阵
1.使用.tolist()将转置矩阵转换为嵌套列表
1.使用[0]获取嵌套列表的第一个元素

不如

x.ravel().tolist()[0]

或

scipy.array(x).ravel().tolist()

我想你快到了，使用展平函数http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.flatten.html