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]

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]]))

如果你喜欢map-reduce风格的python, itemgetter操作符也会有帮助，而不是列表推导式，为了一点变化!

# tested in 2.4
from operator import itemgetter
def column(matrix,i):
    f = itemgetter(i)
    return map(f,matrix)

M = [range(x,x+5) for x in range(10)]
assert column(M,1) == range(1,11)

>>> x = arange(20).reshape(4,5)
>>> x array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]])

如果你想要第二列，你可以用

>>> x[:, 1]
array([ 1,  6, 11, 16])

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])