Python 是一種非常流行的編程語言，可以處理各種數據類型，并提供了許多有用的工具和模塊。一個常見的需求是從一個矩陣中提取行向量，這在數據科學和機器學習中非常有用。

假設我們有一個二維矩陣：

matrix = [[1, 2, 3], 
[4, 5, 6], 
[7, 8, 9]]

我們想要提取第二行（行索引從零開始），我們可以使用以下方法：

row = matrix[1]
print(row)

這將返回以下輸出：

[4, 5, 6]

我們還可以使用列表推導式來提取矩陣的特定行，例如：

matrix = [[1, 2, 3], 
[4, 5, 6], 
[7, 8, 9]]
row_indices = [0, 2]
rows = [matrix[i] for i in row_indices]
print(rows)

這將返回以下輸出：

[[1, 2, 3], [7, 8, 9]]

我們可以使用 NumPy 庫來更有效地處理矩陣和向量，例如：

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], 
[4, 5, 6], 
[7, 8, 9]])
row = matrix[1, :]
print(row)

這將返回以下輸出：

[4 5 6]

我們還可以使用 fancy indexing 來提取多個行：

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], 
[4, 5, 6], 
[7, 8, 9]])
row_indices = [0, 2]
rows = matrix[row_indices, :]
print(rows)

這將返回以下輸出：

[[1 2 3]
 [7 8 9]]