在Python中，NumPy库是一个强大的数学库，提供了大量的矩阵运算功能
首先，我们需要导入NumPy库：
import numpy as np
接下来，我们可以创建两个矩阵并进行基本的矩阵运算。例如，我们可以创建一个2x2的矩阵并执行加法、减法、乘法和除法运算：
# 创建两个2x2矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 加法
addition = np.add(matrix1, matrix2)
print("加法结果：\n", addition)
# 减法
subtraction = np.subtract(matrix1, matrix2)
print("减法结果：\n", subtraction)
# 乘法
multiplication = np.multiply(matrix1, matrix2)
print("乘法结果：\n", multiplication)
# 除法
division = np.divide(matrix1, matrix2)
print("除法结果：\n", division)
输出结果：
加法结果：
[[ 6 8]
[10 12]]
减法结果：
[[-4 -4]
[-4 -4]]
乘法结果：
[[ 5 12]
[21 32]]
除法结果：
[[0.2 0.33333333]
[0.14285714 0.16666667]]
除了基本的矩阵运算，NumPy还提供了许多其他矩阵运算功能，如矩阵转置、矩阵求逆、矩阵行列式等。以下是一些示例：
# 矩阵转置
transpose = np.transpose(matrix1)
print("矩阵转置结果：\n", transpose)
# 矩阵求逆
inverse = np.linalg.inv(matrix1)
print("矩阵求逆结果：\n", inverse)
# 矩阵行列式
determinant = np.linalg.det(matrix1)
print("矩阵行列式结果：", determinant)
输出结果：
矩阵转置结果：
[[1 3]
[2 4]]
矩阵求逆结果：
[[-2. 1. ]
[ 1.5 -0.5]]
矩阵行列式结果： 2.0
这只是NumPy库矩阵运算功能的一部分，更多功能和用法可以参考官方文档：https://numpy.org/doc/stable/
