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]]

def get_col(arr, col):
    return map(lambda x : x[col], arr)

a = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12],[13,14,15,16]]

print get_col(a, 3)

Python中的map函数是另一种方法。

另一种使用矩阵的方法

>>> from numpy import matrix
>>> a = [ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ]
>>> matrix(a).transpose()[1].getA()[0]
array([2, 5, 8])
>>> matrix(a).transpose()[0].getA()[0]
array([1, 4, 7])

如果你想抓取多个列，可以使用slice:

 a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])
    print(a[:, [1, 2]])
[[2 3]
[5 6]
[8 9]]

您是否使用了NumPy数组?Python有array模块，但不支持多维数组。普通的Python列表也是一维的。

然而，如果你有一个简单的二维列表，像这样:

A = [[1,2,3,4],
     [5,6,7,8]]

然后你可以像这样提取一个列:

def column(matrix, i):
    return [row[i] for row in matrix]

提取第二列(索引1):

>>> column(A, 1)
[2, 6]

或者简单地说:

>>> [row[1] for row in A]
[2, 6]

array = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]

col1 = [val[1] for val in array]
col2 = [val[2] for val in array]
col3 = [val[3] for val in array]
col4 = [val[4] for val in array]
print(col1)
print(col2)
print(col3)
print(col4)

Output:
[1, 5, 9, 13]
[2, 6, 10, 14]
[3, 7, 11, 15]
[4, 8, 12, 16]