Python 3.x 如何用逻辑符号分割矩阵？

我可以将以下代码应用于数组

from numpy import *
A = eye(4)
A[A[:,1] > 0.5,:]

但是我怎样才能将类似的方法应用到垫子上呢

A = mat(eye(4))
A[A[:,1] > 0.5,:]

---

我知道上面的代码是错误的，但是我应该怎么做呢？

问题是，当

A

是

numpy.matrix

时，

A[：，1]

返回一个二维矩阵，因此

A[：，1]>0.5也就是二维矩阵。当
A
是
ndarray
时，任何使此表达式看起来与创建的表达式相同的东西都可以工作。例如，您可以编写
A.A[：，1]>0.5
（
.A
属性返回矩阵的
ndarray
视图），或
（A[：，1]>0.5）.A1
（
A1
属性返回展平
ndarray
）

比如说,

In [119]: A
Out[119]: 
matrix([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  1.]])

In [120]: A[(A[:, 1] > 0.5).A1,:]
Out[120]: matrix([[ 0.,  1.,  0.,  0.]])

In [121]: A[A.A[:, 1] > 0.5,:]
Out[121]: matrix([[ 0.,  1.,  0.,  0.]])


由于这些怪癖，我（和许多其他人）建议避免使用
numpy.matrix
类。大多数代码都可以通过自始至终使用
ndarray
来轻松编写。
问题是，当
A
是一个
numpy.matrix
时，
A[：，1]
返回一个二维矩阵，因此
A[：，1]>0.5也就是二维矩阵。当
A
是
ndarray
时，任何使此表达式看起来与创建的表达式相同的东西都可以工作。例如，您可以编写
A.A[：，1]>0.5
（
.A
属性返回矩阵的
ndarray
视图），或
（A[：，1]>0.5）.A1
（
A1
属性返回展平
ndarray
）

比如说,

In [119]: A
Out[119]: 
matrix([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  1.]])

In [120]: A[(A[:, 1] > 0.5).A1,:]
Out[120]: matrix([[ 0.,  1.,  0.,  0.]])

In [121]: A[A.A[:, 1] > 0.5,:]
Out[121]: matrix([[ 0.,  1.,  0.,  0.]])


由于这些怪癖，我（和许多其他人）建议避免使用
numpy.matrix
类。大多数代码都可以通过自始至终使用
ndarray
s轻松编写。
谢谢。您的方法在选择行向量时效果很好。但是，如果我不想先转置矩阵，然后应用上述方法，那么选择列向量怎么样？谢谢。您的方法在选择行向量时效果很好。但是，如果我不想先转置矩阵，然后应用上面的方法，那么选择列向量怎么样？