我更喜欢下一个提示: 将矩阵命名为matrix_a并使用column_number，例如:

import numpy as np
matrix_a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
column_number=2

# you can get the row from transposed matrix - it will be a column:
col=matrix_a.transpose()[column_number]

如果你有一个数组

a = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]

然后像这样提取第一列:

[row[0] for row in a]

结果是这样的:

[1, 2, 3]

尽管使用zip(*iterable)来转置一个嵌套列表，如果嵌套列表的长度不同，你也可以使用以下方法:

map(None, *[(1,2,3,), (4,5,), (6,)])

结果:

[(1, 4, 6), (2, 5, None), (3, None, None)]

第一列如下:

map(None, *[(1,2,3,), (4,5,), (6,)])[0]
#>(1, 4, 6)

你也可以用这个:

values = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
values[...,0] # first column
#[1,4]

注意:这对于内置数组和未对齐的数组无效(例如np.array([[1,2,3]，[4,5,6,7]]))

假设我们有nxm矩阵(n行m列)5行4列

matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]

要在python中提取列，我们可以像这样使用列表推导式

[ [row[i] for row in matrix] for in range(4) ]

你可以用矩阵的列数来替换4。 结果是

,10,14,18,5,9,13,17 [[1], [2], [3,7,11,15,19], [4,8,12,16,20]]

如果你在Python中有一个二维数组(不是numpy)，你可以像这样提取所有的列，

data = [
['a', 1, 2], 
['b', 3, 4], 
['c', 5, 6]
]

columns = list(zip(*data))

print("column[0] = {}".format(columns[0]))
print("column[1] = {}".format(columns[1]))
print("column[2] = {}".format(columns[2]))

执行这段代码会得到，

>>> print("column[0] = {}".format(columns[0]))
column[0] = ('a', 'b', 'c')

>>> print("column[1] = {}".format(columns[1]))
column[1] = (1, 3, 5)

>>> print("column[2] = {}".format(columns[2]))
column[2] = (2, 4, 6)