矩陣是數學中非常重要的一部分，Python 提供了很多模塊來處理矩陣。在矩陣的計算過程中，我們經常需要行化簡矩陣。

def row_reduction(matrix):
"""
行化簡矩陣
"""
row, col = len(matrix), len(matrix[0])
for j in range(col):
pivot = 0
for i in range(row):
if matrix[i][j] != 0:
pivot = matrix[i][j]
break
if pivot != 0:
for i in range(row):
if matrix[i][j] != 0 and matrix[i][j] != pivot:
factor = matrix[i][j] / pivot
for k in range(col):
matrix[i][k] -= factor * matrix[j][k]
return matrix

上面的代碼定義了一個行化簡矩陣的函數，它接受一個二維列表作為參數，返回處理后的結果。

這個行化簡矩陣的過程是這樣的：

1. 首先，我們需要找到每一列中第一個非零元素。
2. 如果找到了非零元素，我們就把該元素設置為主元。
3. 然后，我們把該列中的所有非主元素消成零。
4. 最后，我們重復這個過程，直到所有的行都經過了行化簡。

行化簡矩陣是線性代數中非常常見的計算方式。在 Python 中，使用 NumPy 模塊可以更快速地實現行化簡矩陣的計算。