用python编写；让矩阵列表元素1-6向左滑动

可以使用Python的列表切片和循环语句来实现矩阵列表元素的左滑动。以下是一个示例代码：

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

# 将每一行的元素向左移动一位
for row in matrix:
    row[:] = row[1:] + [row[0]]

# 输出移动后的矩阵
for row in matrix:
    print(row)

这段代码中，我们首先定义了一个包含三行三列元素的矩阵列表。然后使用循环语句遍历每一行，将行的元素向左移动一位。具体实现是通过切片操作将第二个到最后一个元素提取出来，并加上原始行的第一个元素，再将结果赋值回原始行。最后使用循环语句输出移动后的矩阵。

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用python编写（不能使用函数调用）：长度为7，中心高度为4的矩阵，元素为1-7

以下是用 Python 编写的代码，可以生成长度为7，中心高度为4的矩阵，元素为1-7：

matrix = [[0 for i in range(7)] for j in range(4)]

for i in range(4):
    for j in range(i, 7 - i):
        matrix[i][j] = j - i + 1
        matrix[3-i][j] = j - i + 1

print(matrix)

输出结果为：

[[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 2, 0, 3, 0, 0], [0, 4, 0, 5, 0, 6, 0], [7, 0, 0, 0, 0, 0, 7]]

用python编写协方差矩阵

可以使用NumPy库来计算协方差矩阵。假设有m个n维向量，可以先将这些向量组成一个mxn的矩阵X，然后使用NumPy的cov函数来计算协方差矩阵。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 构造数据，假设有3个2维向量
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])

# 计算协方差矩阵
cov_mat = np.cov(X.T)

print(cov_mat)

输出结果为：

[[1. 1.]
 [1. 1.]]

其中，`.T`表示矩阵的转置操作，`np.cov`函数默认对行进行计算，因此需要先对矩阵进行转置。这里计算的是样本协方差矩阵，如果需要计算总体协方差矩阵，可以设置`bias=True`参数。