Python中实现矩阵开方的方法有很多种，我们可以利用numpy模块或math模块中的sqrt函数来完成。下面我们将讨论这两种方法的实现过程。

# numpy模块实现
import numpy as np
arr = np.array([[2, 4], [6, 9]])
sqrt_arr = np.sqrt(arr)
print(sqrt_arr)
# 输出结果：
# [[1.41421356 2.        ]
#  [2.44948974 3.        ]]

以上代码中，我们首先导入numpy模块，并创建了一个2行2列的矩阵arr。接着，我们调用np.sqrt()函数来对矩阵进行开方操作，将结果存储在sqrt_arr变量中，并使用print()函数输出结果。

# math模块实现
import math
matrix = [[2, 4], [6, 9]]
sqrt_matrix = [[0, 0], [0, 0]]
for i in range(len(matrix)):
for j in range(len(matrix[i])):
sqrt_matrix[i][j] = math.sqrt(matrix[i][j])
print(sqrt_matrix)
# 输出结果：
# [[1.4142135623730951, 2.0], [2.449489742783178, 3.0]]

以上代码中，我们导入math模块，并创建了一个与numpy实现时相同的2行2列的矩阵matrix。接着，我们使用两个嵌套的for循环来遍历矩阵中的每一个元素，并使用math.sqrt()函数来对矩阵元素进行开方操作，将结果存储在sqrt_matrix变量中，最后使用print()函数输出结果。

总体来说，使用numpy模块实现矩阵开方操作更加简单，而且速度更快。然而，如果你不想依赖于外部模块，或者你的矩阵非常小，那么使用math模块也是一个很好的选择。