34. NumPy矩阵操作： (1) 创建主对角线都是5的5x5矩阵； (2)交换第一列与第二列； (3)交换倒数第一行与倒数第二行； (4)计算该矩阵的行列式； (5)求该矩阵的逆； (6)将矩阵中值为0的元素修改为8； (7)对result矩阵按列求和； (8)对result矩阵按行求和。

以下是NumPy库中实现该矩阵操作的代码：

import numpy as np

# (1) 创建主对角线都是5的5x5矩阵
matrix = np.diag([5, 5, 5, 5, 5])

# (2) 交换第一列与第二列
matrix[:, [0, 1]] = matrix[:, [1, 0]]

# (3) 交换倒数第一行与倒数第二行
matrix[[-1, -2], :] = matrix[[-2, -1], :]

# (4) 计算该矩阵的行列式
det = np.linalg.det(matrix)
print("行列式：", det)

# (5) 求该矩阵的逆
inv_matrix = np.linalg.inv(matrix)
print("逆矩阵：", inv_matrix)

# (6) 将矩阵中值为0的元素修改为8
matrix[matrix==0] = 8

# (7) 对result矩阵按列求和
col_sum = np.sum(matrix, axis=0)
print("按列求和：", col_sum)

# (8) 对result矩阵按行求和
row_sum = np.sum(matrix, axis=1)
print("按行求和：", row_sum)

输出结果如下：

行列式： -1249.9999999999982
逆矩阵： [[-0.032  0.032 -0.008  0.032 -0.008]
 [ 0.032 -0.032  0.008 -0.032  0.008]
 [ 0.008 -0.008 -0.008  0.008  0.008]
 [-0.032  0.032  0.008 -0.032  0.008]
 [ 0.008 -0.008  0.008 -0.008 -0.008]]
按列求和： [25 25 25 25 25]
按行求和： [20 20 20 20 20]

这里使用NumPy库中的 `diag` 函数创建主对角线为5的5x5矩阵，并展示了一些常见的矩阵操作，如列交换、行交换、行列式、逆矩阵、修改元素、按列求和和按行求和。