矩阵标准化是将矩阵中的每个特征（列）都缩放到具有相同的尺度，通常是通过将每个特征减去其均值后除以其标准差来实现的。这样处理后的矩阵具有以下特点：
每个特征的均值为0。
每个特征的标准差为1。
标准化矩阵的好处包括：
1. 方便处理数据，使得不同特征具有相同的尺度。
2. 加快收敛速度，特别是在使用梯度下降等优化算法时。
3. 提升模型预测的精度。
4. 防止梯度爆炸，特别是在深度学习中。
在Python中，可以使用NumPy库进行矩阵标准化，代码示例如下：
```python
import numpy as np
def standardize_matrix（matrix）:
计算每列的均值
mean_vals = np.mean（matrix, axis=0）
计算每列的标准差
std_vals = np.std（matrix, axis=0）
对矩阵进行标准化处理
standardized_matrix = （matrix - mean_vals） / std_vals
return standardized_matrix
```
这段代码将输入的矩阵`matrix`的每一列减去其均值，然后除以其标准差，得到标准化后的矩阵`standardized_matrix`。
需要注意的是，标准化方法的选择取决于具体的应用场景和数据特性。除了Z-score标准化，还有Min-Max标准化、中心化与缩放、范数标准化等方法。选择合适的方法可以使数据更适合特定的机器学习算法或统计分析需求