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a = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
a2 = zip(*a)
a2[0]

它和上面的是一样的，只是它更整洁一些 zip可以完成这项工作，但需要单个数组作为参数，*a语法将多维数组解压缩为单个数组参数

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])

>>> 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])

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]

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]

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。