在python机器学习中，进行异常值分析，请写一段代码找到300*10000矩阵中的异常值

下面是一段使用箱线图进行异常值分析的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.randn(300, 10000)

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data, vert=False)

# 显示图形
plt.show()

在这个代码中，首先使用NumPy生成了一个大小为300*10000的随机矩阵。然后使用Matplotlib绘制了该矩阵的箱线图，其中横轴表示数据的值，纵轴表示数据的行数。箱线图中的长方形表示数据的四分位数范围，上下两条线表示数据的上下限，圆点表示数据中的异常值。

通过观察箱线图，可以发现是否存在异常值。如果存在异常值，可以使用其他方法进一步进行分析和处理。