矩阵统计与变换函数 题目描述：编写一个函数，实现对5×5整型矩阵的统计与变换： 1. 计算矩阵中正数的个数和总和 2. 将矩阵主对角线元素翻倍 3. 找出矩阵中的最大值和最小值

矩阵统计与变换函数通常用于处理二维数据结构，例如5x5的整数矩阵。这样的函数可以分为几个步骤：

1. **统计正数**：遍历矩阵中的每个元素，如果元素值大于0，则计数加一并累加其数值到总和中。

def count_and_sum_positive(matrix):
    positive_count = 0
    positive_sum = 0
    for row in matrix:
        for elem in row:
            if elem > 0:
                positive_count += 1
                positive_sum += elem
    return positive_count, positive_sum

2. **翻倍主对角线**：找到矩阵的主对角线元素（即从左上到右下的对角线），将它们的值都乘以2。

def double_diagonal(matrix):
    for i in range(len(matrix)):
        matrix[i][i] *= 2  # 对角线元素
    return matrix

3. **查找最大值和最小值**：同样遍历整个矩阵，分别记录下遇到的最大值和最小值。

def find_max_min(matrix):
    max_value = float('-inf')
    min_value = float('inf')
    for row in matrix:
        for elem in row:
            if elem > max_value:
                max_value = elem
            if elem < min_value:
                min_value = elem
    return max_value, min_value

结合这三个部分，完整的函数可以像下面这样设计：

def matrix_stats_transform(matrix):
    positive_count, positive_sum = count_and_sum_positive(matrix)
    transformed_matrix = double_diagonal(matrix)
    max_value, min_value = find_max_min(transformed_matrix)
    
    return positive_count, positive_sum, transformed_matrix, max_value, min_value

# 示例用法
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
result = matrix_stats_transform(matrix)
print("正数个数:", result[0])
print("正数总和:", result[1])
print("翻倍后的矩阵:", result[2])
print("最大值:", result[3])
print("最小值:", result[4])