在Python中，矩阵差分是一种常用的数据处理方法。矩阵差分可以用来对矩阵中每一个元素与其相邻元素的差进行计算，从而得到一个新的矩阵。

#矩阵差分的代码实现
import numpy as np 
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
diff_matrix = np.diff(matrix)
print(diff_matrix) 
#执行结果
#array([[1, 1],
#       [1, 1],
#       [1, 1]])

上述代码中，我们从numpy包中导入了numpy模块，然后定义了一个3x3的矩阵。通过调用numpy模块中的diff()函数，我们得到了一个新的矩阵，该矩阵每一行中的元素分别是原矩阵每行相邻元素的差。

除了上述代码，我们还可以使用其他的实现方式。例如，在使用numpy包时，可以通过在数组中使用切片来实现矩阵差分：

#使用切片实现矩阵差分
matrix = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
diff_matrix = matrix[:, 1:] - matrix[:, :-1]
print(diff_matrix)
#执行结果
#array([[1, 1],
#       [1, 1],
#       [1, 1]])

在上述代码中，我们利用了numpy模块提供的切片功能，将原矩阵的每一行的末尾元素去掉，然后再将去掉末尾元素后的矩阵与刚刚去掉首位元素的矩阵做差，从而得到矩阵差分的结果。

总之，矩阵差分在Python中是一个十分有用的数据处理方法，我们可以通过多种方法来实现矩阵差分的操作，从而让我们能够更好地处理数据。