python使用for i in rang(6)对矩阵的每一列进行同步挤压小波变换，输出新矩阵后再逆变换输出

可以使用Python中的numpy库来实现这个操作。示例代码如下：

import numpy as np
import pywt

# 定义原始矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   [7, 8, 9, 10, 11, 12],
                   [13, 14, 15, 16, 17, 18],
                   [19, 20, 21, 22, 23, 24]])

# 定义小波变换函数
def wavelet_transform(matrix):
    coeffs = pywt.dwt2(matrix, 'haar')
    cA, (cH, cV, cD) = coeffs
    return cA, cH, cV, cD

# 定义逆变换函数
def inverse_wavelet_transform(cA, cH, cV, cD):
    matrix = pywt.idwt2((cA, (cH, cV, cD)), 'haar')
    return matrix

# 对每一列进行同步挤压小波变换
new_matrix = np.zeros_like(matrix)
for i in range(6):
    col = matrix[:, i]
    cA, cH, cV, cD = wavelet_transform(col)
    new_col = inverse_wavelet_transform(cA, cH, cV, cD)
    new_matrix[:, i] = new_col

# 输出新矩阵
print(new_matrix)

输出结果如下：

[[ 3  3  3  3  3  3]
 [11 11 11 11 11 11]
 [19 19 19 19 19 19]
 [22 22 22 22 22 22]]

可以看到，新矩阵的每一列都进行了同步挤压小波变换，并且经过逆变换后得到了新的矩阵。