你应该使用zip同时迭代两个数组。

data = [
    [1,2,3,4,5],
    [2,4,6,8,10],
    [3,6,9,12,15]
]

indexes = [0,1,2]

for (arr, i) in zip(data, indexes):
    print(arr[i])
    
# Or more pythonic way 😂    
print([arr[i] for (arr,i) in zip(data, indexes)]) # [1, 4, 9]

为了简单起见，我将尺寸减少到2x2，以使示例更容易显示。
假设我们有一个二维数组：

arr = np.array(
  [[1,2], 
   [3,4]]
)
nrows = arr.shape[0] # 1000 in your case

和一个一维索引数组：

idx = np.array([1,0])

在您的例子中，2D数组的dims为1000 x40，1D数组的索引dims为1000。
1.将索引转换为形状为1000 x1的2D数组

idx = np.array([0,1]).reshape(-1,1)

1.根据1D向量idx，使用以下命令选择每行中索引处的元素

arr[np.arange(arr.shape[0])[:,None], idx]

np.arange(arr.shape[0])[:,None]只是为2D数组中的所有行生成一个选择器。
您的输出将如下所示。

array([[2],
       [3]])

希望这是有帮助的！