在Python中，我们可以使用numpy库来创建和操作矩阵，当我们需要将矩阵中的值换行时，可以使用numpy的reshape方法或者transpose方法来实现，下面是详细的技术教学。

1、使用reshape方法换行

reshape方法可以将一个矩阵重新塑形为指定的形状，如果我们想要将一个一维数组转换为二维数组，并且希望每行有n个元素，那么可以使用reshape方法。

示例代码：

import numpy as np
创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
使用reshape方法将一维数组转换为二维数组，每行有4个元素
arr_reshaped = arr.reshape(1, 4)
print(arr_reshaped)

输出结果：

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]
 [9]]

在这个例子中，我们将一个一维数组转换为了一个二维数组，每行有4个元素，注意，我们使用了1作为reshape方法的一个参数，表示自动计算该维度的大小，这样，我们就可以将一个一维数组转换为任意形状的二维数组，只要保证所有元素的总数等于新形状的元素总数即可。

2、使用transpose方法换行

transpose方法可以交换矩阵的行和列，如果我们想要将一个矩阵的行和列互换，那么可以使用transpose方法。

示例代码：

import numpy as np
创建一个矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
使用transpose方法交换矩阵的行和列
matrix_transposed = matrix.transpose()
print(matrix_transposed)

输出结果：

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

在这个例子中，我们将一个矩阵的行和列互换了，注意，transpose方法不会改变矩阵的形状，只会交换行和列，我们可以使用transpose方法来实现矩阵的换行操作。

在Python中，我们可以使用numpy库的reshape方法和transpose方法来实现矩阵的换行操作，reshape方法可以将一个一维数组转换为二维数组，每行有n个元素；而transpose方法可以交换矩阵的行和列，通过这两种方法，我们可以方便地实现矩阵的换行操作，在实际编程中，我们可以根据具体需求选择合适的方法来实现矩阵的换行。