刚好我之前也处理过类似的成对图subplot需求，这个场景用Numpy的内置函数就能一步搞定，代码超简洁！

你需要的是**严格下三角区域（行索引i > 列索引j）**且按列排序的索引，Numpy的np.tril_indices()函数正好能满足这个需求：

• 参数n是你的方阵边长（比如4x4矩阵就传4）
• 参数k=-1表示只取严格下三角（排除对角线元素，这正好匹配你例子里的结果）
• 这个函数返回的索引对默认就是按列优先排序的，完全符合你要的顺序

示例代码 #

import numpy as np

# 定义方阵大小
n = 4
# 获取严格下三角的行、列索引（按列排序）
rows, cols = np.tril_indices(n, k=-1)

# 打包成索引对查看
index_pairs = list(zip(rows, cols))
print("索引对：", index_pairs)
# 输出：索引对： [(1, 0), (2, 0), (3, 0), (2, 1), (3, 1), (3, 2)]

# 验证你的示例矩阵
matrix = np.array([
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 8, 7],
    [8, 9, 10, 11],
    [12, 13, 14, 15]
])
# 提取对应元素
target_elements = matrix[rows, cols]
print("对应元素：", target_elements)
# 输出：对应元素： [ 5  8 12  9 13 14]

补充说明 #

如果之后需要包含对角线的下三角区域，只需要把k=-1改成k=0即可，但根据你的例子，k=-1是正确的选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fernando Wittmann