Python是一门非常强大的编程语言，其拥有众多的库和工具，能够满足各种编程需求。在数据科学领域，Python也有着杰出的表现。

其中，矩阵分解是数据科学中的一个重要问题。矩阵分解能够将一个大矩阵拆分成多个小矩阵，方便处理和分析。下面是Python中的一个基本矩阵分解示例：

import numpy as np
from scipy.linalg import svd
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
U, s, VT = svd(matrix, full_matrices=False)
print("U:", U)
print("s:", s)
print("VT:", VT)

上述代码使用了NumPy和SciPy两个Python库。其中，matrix是一个3x3的矩阵。svd()函数实现了奇异值分解，并返回分解后的三个矩阵U、s、VT。

在这里，我们对分解后的三个矩阵进行了简单的输出。其中，U是一个3x3的正交矩阵；s是一个长度为3的奇异值向量，包含了分解后的矩阵的奇异值；VT是一个3x3的正交矩阵，它表示了分解后的矩阵的转置。

总之，Python中的矩阵分解代码很容易实现，使用起来也非常方便。借助各种强大的库和工具，矩阵分解可以更加简单、高效。