数学中，矩阵乘法是非常重要的一种运算，它可以描述许多现实世界中的问题。在 Python 中，我们可以使用 numpy 库来进行矩阵相乘的运算。

import numpy as np
# 定义两个矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 矩阵相乘
c = np.dot(a, b)
print(c)

在以上代码中，我们先通过 numpy 库中的 array 函数定义了两个 2 × 2 的矩阵 a 和 b。接着，我们使用 numpy 中的 dot 函数来进行矩阵相乘，结果保存在变量 c 中。

除了 dot 函数，numpy 库还提供了另外一个函数 matmul 也可以用来进行矩阵相乘，代码如下：

import numpy as np
# 定义两个矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 矩阵相乘
c = np.matmul(a, b)
print(c)

与 dot 函数不同，matmul 函数在进行矩阵相乘时需要满足一定的规则，比如两个矩阵的维数要匹配等等。具体的规则可以查看 numpy 官方文档。

总的来说，在 Python 中，矩阵相乘的运算非常简单，只需要使用 numpy 库中的 dot 函数或者 matmul 函数即可。