Python是一种开源的高级编程语言，除了基本的编程语言特性外，它还提供了一些非常有用的数据结构和处理工具。其中之一就是矩阵。

在Python中，我们可以使用NumPy库来处理数组和矩阵。NumPy里提供了numpy.array和numpy.matrix两种表示矩阵的方法。

首先，让我们来看一下如何定义一个矩阵：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a)
b = np.matrix('1 2; 3 4')
print(b)

输出结果：

[[1 2]
 [3 4]]
[[1 2]
 [3 4]]

可以看到，我们用numpy.array创建了一个矩阵a，用numpy.matrix创建了一个矩阵b。其实numpy.matrix内部还是用numpy.array来生成的，只不过多了一些便捷的操作符。

接下来我们看一下如何获取矩阵的形状：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.shape)
b = np.matrix('1 2; 3 4')
print(b.shape)

输出结果：

(2, 2)
(2, 2)

可以发现，numpy.array和numpy.matrix都有shape属性，可以获取矩阵的形状。

除此之外，还有一些常用的获取矩阵形状的方法，比如：

• len(a)：获取矩阵a的行数
• len(a[0])：获取矩阵a的列数
• np.size(a)：获取矩阵a的元素个数

总结起来，Python中NumPy库提供了非常便捷的矩阵处理方式。我们可以用numpy.array和numpy.matrix来定义矩阵，并使用它们提供的shape方法来获取矩阵的形状。