有一个3行4列的矩阵，编程求出其中最大的那个元素的值，以及它所在的行号与列号

### 回答1：
可以使用两个循环遍历矩阵中的每一个元素，同时记录最大值和它所在的行号和列号。具体实现如下：

matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]  # 3行4列的矩阵

max_value = matrix[][]  # 初始化最大值为矩阵中的第一个元素
max_row =   # 初始化最大值所在的行号为
max_col =   # 初始化最大值所在的列号为

for i in range(len(matrix)):  # 遍历每一行
    for j in range(len(matrix[i])):  # 遍历每一列
        if matrix[i][j] > max_value:  # 如果当前元素比最大值还大
            max_value = matrix[i][j]  # 更新最大值
            max_row = i  # 更新最大值所在的行号
            max_col = j  # 更新最大值所在的列号

print("最大值为：", max_value)
print("它所在的行号为：", max_row)
print("它所在的列号为：", max_col)

输出结果为：

最大值为： 12
它所在的行号为： 2
它所在的列号为： 3

### 回答2：
题目要求我们编程求解一个3行4列的矩阵中最大元素的值及其所在的行号和列号。要实现这个功能，我们可以使用两种方法：一种是利用for循环和if语句逐个比较矩阵元素的大小并记录最大值以及其所在的行和列；另一种是利用NumPy库提供的函数直接求解。下面将对这两种方法进行详细讲解。

方法一：利用for循环和if语句实现

首先，我们需要定义一个3行4列的矩阵并初始化它的元素，可以用如下代码实现：

matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]

然后我们可以用两个变量分别记录最大值以及其所在的行和列，如下：

max_value = matrix[0][0] # 初始化最大值为第一个元素
max_row = 0 # 初始化最大值所在的行为第一行
max_col = 0 # 初始化最大值所在的列为第一列

接下来，我们可以使用两层for循环遍历矩阵的所有元素，如下：

for i in range(3):
    for j in range(4):
        if matrix[i][j] > max_value:
            max_value = matrix[i][j]
            max_row = i
            max_col = j

这段代码的意思是，如果当前遍历到的元素比之前记录的最大值还要大，就更新最大值和其所在的行列号。遍历完之后，我们就可以得到最大值及其所在的行列号了。

完整代码如下：

matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
max_value = matrix[0][0] # 初始化最大值为第一个元素
max_row = 0 # 初始化最大值所在的行为第一行
max_col = 0 # 初始化最大值所在的列为第一列
for i in range(3):
    for j in range(4):
        if matrix[i][j] > max_value:
            max_value = matrix[i][j]
            max_row = i
            max_col = j
print("最大值为{},所在的行为{},所在的列为{}".format(max_value, max_row, max_col))

运行结果如下：

最大值为12,所在的行为2,所在的列为3

方法二：利用NumPy库提供的函数实现

NumPy是Python中常用的科学计算库，它提供了丰富的矩阵计算函数，包括求最大值、最小值、均值等等。利用NumPy库提供的函数可以简化矩阵计算的过程。对于本题，我们可以使用NumPy库提供的函数`np.max()`和`np.argmax()`分别求解矩阵的最大值和最大值的索引，如下：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
max_value = np.max(matrix)
max_index = np.argmax(matrix)
max_row, max_col = np.unravel_index(max_index, matrix.shape)
print("最大值为{},所在的行为{},所在的列为{}".format(max_value, max_row, max_col))

运行结果与方法一相同：

最大值为12,所在的行为2,所在的列为3

代码解释：

首先，我们需要将原始的列表转化为NumPy的数组对象，并赋值给变量`matrix`。

然后，我们可以使用`np.max()`函数求出矩阵中的最大值，并将结果赋值给`max_value`。

接着，使用`np.argmax()`函数可以得到最大值在数组中的位置，返回的是一个索引值。

最后，使用`np.unravel_index()`函数将索引值转化为对应的行列值。

完整代码如下：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
max_value = np.max(matrix)
max_index = np.argmax(matrix)
max_row, max_col = np.unravel_index(max_index, matrix.shape)
print("最大值为{},所在的行为{},所在的列为{}".format(max_value, max_row, max_col))

### 回答3：
编程求出一个矩阵中最大的元素的值，以及这个元素所在的行号和列号可以用循环和条件语句实现。首先，我们定义一个3行4列的矩阵，例如：

matrix = [[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]]

然后，我们可以定义一个变量来保存最大元素的值，并假设它是矩阵中的第一个元素，例如：

max_value = matrix[0][0]

接下来，我们可以使用两个嵌套的for循环遍历矩阵的所有元素，同时使用条件语句来判断是否有更大的元素。如果有，就更新最大元素的值和它所在的行号和列号。

例如，可以使用如下代码实现：

max_value = matrix[0][0] # 初始化最大元素的值
max_row = max_col = 0 # 初始化最大元素的行号和列号

for i in range(len(matrix)): # 遍历矩阵的每一行
for j in range(len(matrix[i])): # 遍历当前行的每一列
if matrix[i][j] > max_value: # 如果当前元素大于最大元素
max_value = matrix[i][j] # 更新最大元素的值
max_row, max_col = i, j # 更新最大元素的行号和列号

最后，程序将输出最大元素的值和它所在的行号和列号。例如，对于上面的矩阵，程序将输出：

最大元素的值为：12
它所在的行号为：2
它所在的列号为：3

总之，要编程求出一个矩阵中最大的元素的值，以及这个元素所在的行号和列号，我们可以使用循环和条件语句遍历矩阵的所有元素，并找到其中的最大值和它的位置。