生成随机整数矩阵（m行n列），并存储在磁盘文件中； 从该文件中读取数据，并对其做初等行变换，直至变为行阶梯形矩阵（注意变换过程中不能产生（浮点数）小数）；输出该矩阵至文件； 计算矩阵的秩；若矩阵为方阵，计算矩阵的行列式。

好的，我会按照您的要求回答您的问题。

首先，生成随机整数矩阵（m行n列），并存储在磁盘文件中，我们可以使用Python中的numpy库来实现。代码如下：

import numpy as np

m = 5 # 矩阵行数
n = 4 # 矩阵列数

# 生成m*n的随机整数矩阵
matrix = np.random.randint(0, 10, size=(m, n))

# 将矩阵保存到文件中
np.savetxt('matrix.txt', matrix, fmt='%d')

这段代码中，我们使用numpy的random模块生成了一个m行n列的随机整数矩阵，并将其保存到了名为`matrix.txt`的文件中。`fmt='%d'`表示保存整数格式。

接下来，我们需要从文件中读取数据，并对其进行初等行变换，直至变为行阶梯形矩阵。代码如下：

# 从文件中读取矩阵
matrix = np.loadtxt('matrix.txt', dtype=int)

# 进行初等行变换
m, n = matrix.shape
pivots = 0
for j in range(n):  # 对每一列进行操作
    for i in range(pivots, m):  # 对该列下面的每一行进行操作
        if matrix[i, j] != 0:
            # 将第i行的元素变成1
            if matrix[i, j] != 1:
                matrix[i, :] = matrix[i, :] // matrix[i, j]
            # 将第i行上面的元素变成0
            for k in range(pivots, i):
                matrix[k, :] = matrix[k, :] - matrix[i, :] * matrix[k, j]
            pivots += 1
            break

# 将变换后的矩阵保存到文件中
np.savetxt('transformed_matrix.txt', matrix, fmt='%d')

这段代码中，我们首先从文件中读取了矩阵，然后使用初等行变换将其转化为行阶梯形矩阵。变换后的矩阵保存在名为`transformed_matrix.txt`的文件中。

最后，我们需要计算矩阵的秩和行列式。代码如下：

# 从文件中读取矩阵
matrix = np.loadtxt('matrix.txt', dtype=int)

# 计算矩阵的秩
rank = np.linalg.matrix_rank(matrix)
print('矩阵的秩为：', rank)

# 判断矩阵是否为方阵
m, n = matrix.shape
if m == n:
    # 计算矩阵的行列式
    det = int(round(np.linalg.det(matrix)))
    print('矩阵的行列式为：', det)
else:
    print('该矩阵不是方阵，无法计算行列式。')

这段代码中，我们使用numpy的linalg模块计算了矩阵的秩和行列式（如果矩阵为方阵的话）。注意，由于初等行变换过程中不能产生小数，因此在计算行列式时需要使用`int(round())`将浮点数四舍五入为整数。

希望这些代码可以帮助您解决问题！