以下是一个使用Python的代码示例，用于比较矩阵的行并选择其中含有较少缺失值的行：

import numpy as np

def select_row_with_less_missing_values(matrix):
    num_missing_values = np.sum(np.isnan(matrix), axis=1)  # 统计每行中的缺失值数量
    min_missing_values = np.min(num_missing_values)  # 获取最少的缺失值数量

    rows_with_min_missing_values = np.where(num_missing_values == min_missing_values)[0]  # 找到含有最少缺失值的行的索引

    selected_row = np.random.choice(rows_with_min_missing_values)  # 随机选择一行作为结果

    return matrix[selected_row]

# 测试示例
matrix = np.array([[1, 2, np.nan, 4],
                   [5, np.nan, 7, 8],
                   [9, 10, 11, np.nan],
                   [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]])
selected_row = select_row_with_less_missing_values(matrix)
print("Selected Row:", selected_row)

这个示例中，我们使用numpy库来操作矩阵。首先，使用np.isnan()函数统计每行中的缺失值数量，并将结果存储在num_missing_values数组中。然后，使用np.min()函数找到num_missing_values中的最小值，即最少的缺失值数量。接下来，使用np.where()函数找到含有最少缺失值的行的索引，并将结果存储在rows_with_min_missing_values数组中。最后，使用np.random.choice()函数从rows_with_min_missing_values中随机选择一行作为结果，并返回该行。

在示例中，矩阵matrix包含了一些缺失值（用np.nan表示）。选择的结果行将是含有最少缺失值的行。输出结果的示例：

Selected Row: [ 5. nan  7.  8.]

请注意，这个示例中只选择了一行，如果需要选择多行，则需要根据实际要求进行修改代码。