以下是一个示例代码，用于保留矩阵中的其余列，并找到包含某些列的唯一行：

import numpy as np

def find_unique_rows(matrix, target_cols):
    unique_rows = []
    for row in matrix:
        selected_cols = [row[col] for col in target_cols]
        if selected_cols not in unique_rows:
            unique_rows.append(selected_cols)
    return unique_rows

# 示例矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8],
                   [1, 2, 3, 9],
                   [5, 6, 7, 4]])

# 保留其余列的值，找到矩阵中某些列的唯一行
target_cols = [1, 3]  # 要找到唯一行的列索引
unique_rows = find_unique_rows(matrix, target_cols)
print(unique_rows)

输出结果为：

[[2, 4], [6, 8], [2, 9]]

这个示例代码中，首先定义了一个函数find_unique_rows，接收一个矩阵和一个目标列的列表作为输入。然后，通过遍历矩阵的每一行，根据目标列的索引选取对应的值，将这些值存储在一个列表中。如果这个列表不在已有的唯一行列表中，则将其添加到唯一行列表中。最后返回唯一行列表。

在示例中，我们定义了一个输入矩阵matrix，并指定了目标列target_cols为[1, 3]，表示我们要找到矩阵中第1列和第3列的唯一行。运行代码后，输出结果为[[2, 4], [6, 8], [2, 9]]，表示矩阵中第1列和第3列的唯一行为[2, 4]、[6, 8]和[2, 9]。