Python是一款广为流行的编程语言，与数学有着紧密的联系。Python中的矩阵计算库NumPy，可以进行高效的矩阵运算，这也是Python在科学计算中的一个显著优势。下面将介绍Python矩阵运算的优势。

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 矩阵加法
print("矩阵加法：", a + b)
# 矩阵乘法
print("矩阵乘法：", np.dot(a, b))

Python中的NumPy库能够高效地进行矩阵的加减法、点乘与叉乘等运算。如上代码所示，使用NumPy库可直接进行矩阵的加法和乘法，大大简化了计算复杂度，提高了运算速度。

另一个优势是Python矩阵的可读性。Python中可在代码中直接写出矩阵的形式，以增强代码的可读性和直观性。同时，这也更符合人们对于矩阵运算的认知，方便算法的实现和理解。

# 创建矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 可以直接打印矩阵
print("a矩阵：\n", a)
print("b矩阵：\n", b)
# 同时也可以直接进行赋值
c = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print("c矩阵：\n", c)

在Python中，代码清晰简洁，加之NumPy库的高效性，使得Python矩阵运算成为了科学计算领域中的首选。在图像处理、机器学习和神经网络等领域应用广泛。