Python语言中的矩阵，顾名思义就是一个二维数组，也被称为多维数组。Python中标准的矩阵数据结构是使用List来实现的，通过嵌套多个List来构建二维数组，也可以利用numpy的库提供的ndarray对象来快速创建和操作多维数组。

# 列表嵌套实现矩阵
matrix = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
# numpy中的矩阵
import numpy as np
matrix_np = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])

对于矩阵运算，Python的numpy库提供了丰富的支持。下面介绍几个典型的例子：

矩阵相加：

import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
C = A + B
print(C)

[[ 6  8]
 [10 12]]

矩阵相乘：

import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
C = np.dot(A, B)
print(C)

[[19 22]
 [43 50]]

矩阵求逆：

import numpy as np
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.linalg.inv(A))

[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]

总结来说，通过Python语言中的numpy库，可以更加方便和高效的创建、运算和处理多维数组，可以帮助我们更便捷地解决具有复杂数据结构的问题。