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。

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]]

>>> import numpy as np
>>> A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])

>>> A
array([[1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8]])

>>> A[:,2] # returns the third columm
array([3, 7])

参见:"numpy。“Arange”和“重塑”来分配内存

示例:(用矩阵(3x4)的形状分配数组)

nrows = 3
ncols = 4
my_array = numpy.arange(nrows*ncols, dtype='double')
my_array = my_array.reshape(nrows, ncols)

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)

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]

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]