Python 从列表中的numpy矩阵访问位置

我在列表中收集了numpy矩阵。我需要构建一个数组，其中包含来自每个矩阵的特定条目，例如来自每个矩阵的第二个条目。我想避免循环

数据已经是这个形状了，我不想改变结构，也不想把矩阵变成别的东西

示例代码-数据结构：

L = []
m1 = np.mat([ 1, 2, 3]).T
m2 = np.mat([ 4, 5, 6]).T
m3 = np.mat([ 7, 8, 9]).T
m4 = np.mat([10,11,12]).T
m5 = np.mat([13,14,15]).T  
L.append(m1)
L.append(m2)
L.append(m3)
L.append(m4)
L.append(m5)

我能做到这一点的唯一方法是通过循环：

S = []
for k in range(len(L)):
    S.append(L[k][1,0])
print 'S = %s' % S

---

我需要的输出：

S=[2,5,8,11,14]

我认为类似这样的东西：

S1=np.array（L[：][1,0]）

应该可以工作，但无论我怎么做，我都会遇到这样的错误：

类型错误：列表索引必须是整数，而不是元组。访问它的有效方式（numpy风格）是什么？
使用列表理解：

>>> x = [i[1] for i in L]
>>> x
[2, 5, 8, 11, 14]
>>> 

使用列表理解：

>>> x = [i[1] for i in L]
>>> x
[2, 5, 8, 11, 14]
>>> 

正如DSM所说，或者你应该有一个2D矩阵，并使用numpy切片，否则，某种形式的列表comp，如Pawelmhm所示。。。更快的形式将是：

from operator import itemgetter
els = map (itemgetter(1), (m1, m2, m3, m4, m5))

正如DSM所说，或者你应该有一个2D矩阵，并使用numpy切片，否则，某种形式的列表comp，如Pawelmhm所示。。。更快的形式将是：

from operator import itemgetter
els = map (itemgetter(1), (m1, m2, m3, m4, m5))

你也可以这样做

>>> M = np.column_stack([m1,m2,m3,m4,m5])

然后通过

>>> M[1]
matrix([[ 2,  5,  8, 11, 14]])

如果您有更大的向量，并且希望访问多行，那么从长远来看，这可能会更快。
您也可以这样做

>>> M = np.column_stack([m1,m2,m3,m4,m5])

然后通过

>>> M[1]
matrix([[ 2,  5,  8, 11, 14]])

如果您有更大的向量，并且希望访问多行，那么从长远来看，这可能会更快。
这不是有点像编写循环，但风格不同吗？我认为，通过索引访问是创建新列表的一种简洁且相当有效的方法。列表理解对于Python来说是典型的，它们被认为是“pythonic”，感谢@Pawelmhm它确实加快了执行速度，所以肯定是改进了。这不是有点像编写循环，但风格不同吗？我认为，通过索引访问是创建新列表的一种简洁且相当有效的方法。列表理解对于Python来说是典型的，它们被认为是“pythonic”，感谢@Pawelmhm它确实加快了执行速度，所以肯定是改进了。如果你不想改变结构，我认为你运气不好。你不能使用numpy索引来处理非numpy对象的对象，你的L是一个Python列表。如果你不想改变结构，我认为你运气不好。您不能使用numpy索引来处理非numpy对象的对象，并且您的L是Python列表。谢谢。在原始代码中，列表中有几千个矩阵。显然它们没有命名。@tomasz74然后使用
L
代替名称谢谢。在原始代码中，列表中有几千个矩阵。显然它们没有命名。@tomasz74然后使用
L
代替名称