生成一个512行一列的矩阵，对这个矩阵的的所有元素求均值，然后将矩阵内部所有元素都减去均值，生成一个新的矩阵。

### 回答1：
以下是 Python 代码实现：

import numpy as np

# 生成512行一列的矩阵
matrix = np.random.rand(512, 1)

# 求矩阵所有元素的平均值
mean = np.mean(matrix)

# 将矩阵内所有元素减去平均值，生成新矩阵
new_matrix = matrix - mean

首先，我们使用 `numpy` 库生成一个 512 行一列的随机矩阵 `matrix`。

然后，使用 `numpy` 库的 `mean` 函数求出矩阵 `matrix` 的平均值，并将其保存在变量 `mean` 中。

接着，我们使用 `numpy` 库的广播机制，对矩阵 `matrix` 内部所有元素都减去平均值，生成新的矩阵 `new_matrix`。

最后，我们得到了一个新的矩阵 `new_matrix`，它的所有元素都减去了矩阵 `matrix` 的平均值。

### 回答2：
要生成一个512行一列的矩阵，我们可以先创建一个512行一列的空矩阵。然后使用随机数填充这个矩阵，假设我们命名为matrix。

为了求取矩阵中所有元素的均值，我们需要先计算矩阵的所有元素之和，然后再除以矩阵的元素个数。可以通过两个嵌套循环遍历矩阵的每个元素，并将它们累加起来。最后用总和除以元素个数，得到均值。

当我们得到矩阵的均值后，我们需要将矩阵内部的所有元素都减去该均值。同样使用两个嵌套循环遍历矩阵的每个元素，并减去均值。可以将减去均值后的元素存入一个新的矩阵中，命名为new_matrix。

最后得到的new_matrix就是将原矩阵减去均值后生成的新矩阵。

下面是用Python语言实现上述操作的代码：

import numpy as np

# 生成一个512行一列的矩阵
matrix = np.random.rand(512, 1)

# 求取矩阵的均值
mean_value = np.mean(matrix)

# 将矩阵内部的所有元素都减去均值
new_matrix = matrix - mean_value

以上代码使用了numpy库中的random.rand函数来生成随机数填充矩阵，mean函数来求取均值，并通过矩阵运算实现了将矩阵内部所有元素都减去均值的操作。最后得到的new_matrix为一个512行一列的新矩阵，它的所有元素都减去了原矩阵的均值。

### 回答3：
首先，我们可以生成一个512行一列的矩阵M，其中的元素可以是随机生成的数字或者由用户输入。

然后，我们需要计算这个矩阵M的所有元素的平均值。
假设M的所有元素的和为sum，那么平均值avg等于sum除以矩阵的总元素个数，即avg = sum / (512*1)。

接下来，我们将新建一个空的矩阵N，用来存储减去均值后的结果。

然后，我们遍历矩阵M中的每一个元素，将每个元素减去均值avg，并将结果存储在矩阵N中相应的位置。

最后，我们得到了一个新的512行一列的矩阵N，其中的元素是原矩阵M的每个元素减去均值avg的结果。

这个矩阵N满足了题目的要求。