在Python中，矩陣是一個經常使用到的數據結構，處理矩陣的操作也是很多數據處理任務的基礎。其中一項常見的操作是按列索引獲取矩陣的子矩陣。在Python中，我們可以使用numpy庫提供的indexing功能來實現此操作。

import numpy as np
# 創建一個5行4列的矩陣
matrix = np.array([
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20]
])
# 獲取第0列和第2列
sub_matrix = matrix[:, [0, 2]]
# 打印結果
print(sub_matrix)

在代碼中，我們首先導入了numpy庫。然后我們使用numpy的array函數創建了一個5行4列的矩陣，并將其存儲在變量matrix中。接著，我們使用切片和索引的方式獲取了該矩陣的第0列和第2列，使用Python的列表[0, 2]表示。最后，我們將獲取的子矩陣存儲在sub_matrix變量中，并使用print函數將其打印出來。

運行代碼，我們可以看到以下的結果：

array([[ 1,  3],
[ 5,  7],
[ 9, 11],
[13, 15],
[17, 19]])

這個結果就是我們獲取的子矩陣。我們可以看到，該子矩陣只保留了原矩陣的第0列和第2列，而其他列都被忽略了。

總的來說，使用numpy的indexing功能按列索引獲取矩陣的子矩陣是Python中經常使用到的操作。熟練掌握這一操作不僅能提高數據處理的效率，還能讓我們更好地理解和掌握Python的數據處理能力。