Python的矩陣中心化是一個基本的矩陣操作，它可以將矩陣的每一行或每一列的平均值減去，在統計學和機器學習算法中都有著廣泛的應用。在Python語言中，我們可以使用NumPy庫來實現矩陣中心化操作。

import numpy as np
# 創建一個5行3列的矩陣
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])
# 計算每列的平均值
mean = np.mean(matrix, axis=0)
# 將每列的平均值從原矩陣中心化
centered = matrix - mean
print("原矩陣：\n", matrix)
print("平均值：\n", mean)
print("中心化后的矩陣：\n", centered)

在以上的代碼中，我們使用了NumPy庫的mean函數來計算矩陣每列的平均值。axis參數指定計算軸的方向，當axis=0時，mean函數將沿著每列的方向計算平均值；當axis=1時，mean函數將沿著每行的方向計算平均值。在本例中，我們選擇了axis=0，計算了每列的平均值。

接著，我們將每列的平均值從原矩陣中心化，得到了中心化后的矩陣。中心化后的矩陣的每一列的平均值都將變為0，這樣可以更好地應用于某些算法中。

總之，Python的矩陣中心化是一個非常常用的矩陣操作，可以有效地處理數據，并更好地應用于統計學和機器學習算法中。