No entiendo la línea: <code>A[lamdas == 0, :] </code> ¿Qué es lo que hace? Parece slicing pero tiene el <code>lamdas == 0</code> de más.

Tienes toda la razón @HectorFranc, se utilizando slicing con el indexe que devuelve la comparación de

1. Las dimensiones de A -> (4, 4)

print(f'Dimensiones de A: {A.shape}')  
# Dimensiones de A: (4, 4)

2. Cuando se usa la expersión
   lamdas == 0
   , le decimos a Numpy que nos regrese las posiciones donde esa condición se cumple.

print(f'Posiciones (indices) donde la condicion se cumple: {lambdas == 0}')
# Posiciones (indices) donde la condicion se cumple: [False False  True False]

3. Utilizando los indices podríamos obtener el primer vector de la matriz si quisiéramos haríamos.

print(f'Primer vector de la matriz -> A[0,:] : {A[0,:]}  ')
# Primer vector de la matriz -> A[0,:] : [0 1 0 0]

4. Ahora si lo fueramos hacer con indices lo haríamos de la siguiente manera.

indices = np.array([True, False, False, False])
print(f'indices: {indices}')
print(f'Utilizando ahora el slicing para obtener el primer vector -> A[indices, :] : {A[indices, :]}')
# indices: [ True False False False]
# Utilizando ahora el slicing para obtener el primer vector -> A[indices, :] : [[0 1 0 0]]

Espero haya sido de ayuda. Te dejo también una imagen para ser más claro.

Tambien tengo la misma duda

Este link XD, recién estoy aprendiendo a usar la plataforma

Estuve buscando un poco y experimentando, tal vez este link te sirva Parece ser que A[lambdas == 0, : ] imprime sólo los vectores dentro de la matriz donde lambdas es igual a 0. Prueba experimentando cambiando los parámetros y agregando más, y muy probablemente descubras cómo funciona.

Tengo la misma duda :/