可以使用NumPy库中的布尔索引实现该功能。步骤如下：

1.创建两个矩阵matrix1和matrix2，它们具有相同的形状。

2.使用条件运算符（例如"=="或">"）比较matrix1和matrix2中的元素。这将生成一个布尔数组，其中True表示相应位置的元素满足条件，False表示不满足。

3.使用布尔数组作为索引来从matrix1中获取符合条件的元素。

示例代码:

import numpy as np

# 创建两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
matrix2 = np.array([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True]])

# 使用条件运算符比较两个矩阵
bool_matrix = matrix1 == 5
print(bool_matrix)

# 使用布尔数组作为索引从matrix1中获取符合条件的元素
result_matrix = matrix1[bool_matrix]
print(result_matrix)

代码输出：

[[False False False]
 [False  True False]
 [False False False]]
[5]

上述代码中，布尔数组matrix1 == 5生成的结果为一个与matrix1相同形状（3行3列）的数组，其中元素（2，1）为True，表示matrix1的第2行第1列的元素值为5。然后，将布尔数组matrix1 == 5作为索引传递给matrix1，以获取符合条件（即值为5）的元素，结果为[5]。