Python语言在数据处理和科学计算方面有广泛应用，其中矩阵运算是不可或缺的一环。通过Python的NumPy库，可以轻松地进行矩阵变数值操作。

import numpy as np
# 创建一个3 x 3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将矩阵所有元素都加上10
matrix += 10
print(matrix)

在上面的代码中，我们首先使用NumPy库的array函数创建了一个3 x 3的矩阵，然后对该矩阵进行了变数值操作，即将所有元素都加上10。最后我们打印出了变化后的矩阵。

除了加法操作外，还可以进行其他的变数值操作，比如乘法、减法、除法等。具体的代码如下：

# 创建一个2 x 2的矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 将矩阵所有元素都乘以2
matrix *= 2
# 将矩阵所有元素都减去5
matrix -= 5
# 将矩阵所有元素都除以3
matrix /= 3
print(matrix)

通过上面的代码，我们可以将矩阵中的所有元素进行乘、减、除等变数值操作，从而得到相应的结果。

总之，Python语言与NumPy库一起，为我们提供了一种简单而有效的方法来进行矩阵变数值操作。在实际的数据处理和科学计算中，这一操作可以大大提高我们的工作效率。