Python語言中，矩陣迭代求解是非常常見的算法之一。使用Python語言，在處理矩陣迭代求解問題時(shí)，有許多內(nèi)置函數(shù)和第三方庫可以使用。

在Python中，矩陣通常使用列表表示。我們可以使用嵌套的列表表示二維矩陣。比如：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

這樣的二維列表就代表了一個3行3列的矩陣。我們可以使用兩個for循環(huán)對其進(jìn)行遍歷：

for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[0])):
print(matrix[i][j], end=' ')
print()

在這段代碼中，我們使用了range()函數(shù)來生成循環(huán)變量i和j的值。由于矩陣是二維的，所以需要使用兩個for循環(huán)來遍歷矩陣。我們使用print()函數(shù)來輸出矩陣的每個元素，最后在每行末尾添加了一個空格，然后使用print()函數(shù)來輸出一個換行符，換行符的作用是使輸出每行元素時(shí)更整齊。

在處理矩陣時(shí)，有時(shí)需要對矩陣的元素進(jìn)行一些操作，比如求和、求平均值等。Python語言中，有一個非常強(qiáng)大的庫——NumPy，可以幫助我們快速地進(jìn)行矩陣運(yùn)算。

例如，我們可以使用NumPy中的sum()函數(shù)來求一個矩陣的所有元素的和：

import numpy as np
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
result = np.sum(matrix)
print(result)

這段代碼中，我們首先導(dǎo)入了NumPy庫，并使用np.sum()函數(shù)來求矩陣中所有元素的和。最后，我們將結(jié)果打印出來。

在處理矩陣時(shí)，有時(shí)需要對矩陣的每個元素進(jìn)行操作。Python語言中，可以使用NumPy庫提供的apply_along_axis()函數(shù)對矩陣的每一個軸進(jìn)行迭代操作。

import numpy as np
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
def add_one(x):
return x + 1
result = np.apply_along_axis(add_one, axis=1, arr=matrix)
print(result)

在這段代碼中，我們定義了一個函數(shù)add_one()，將其作為參數(shù)傳遞給np.apply_along_axis()函數(shù)。該函數(shù)的作用是將矩陣的每個元素都加上1。我們在第二個參數(shù)axis中指定了要迭代的軸，這里我們指定了要對每一行進(jìn)行迭代。最后，我們將結(jié)果打印出來。