矩阵分解法是一种常用于数据分析和机器学习中的技术，它可以用于处理多维矩阵，从而将大规模的数据集分解成小规模的矩阵进行计算和分析。Python语言作为一种高效、易用的编程语言，具有强大的支持矩阵计算的数学库，可以方便地进行矩阵分解相关的计算。

import numpy as np
from sklearn.decomposition import NMF
X = np.random.rand(5,5)
model = NMF(n_components=2, init='random', random_state=0)
W = model.fit_transform(X)
H = model.components_
print("Original Matrix:")
print(X)
print("W Matrix:")
print(W)
print("H Matrix:")
print(H)

上面的代码中，我们使用了Python中的numpy和sklearn库，在生成一个随机矩阵X之后，使用NMF算法进行了矩阵分解。其中，n_components参数指定了分解后矩阵的维数，init参数指定了分解后矩阵的初始状态，random_state参数指定了随机数生成器的种子。

通过矩阵分解法，我们可以将原始数据的维度降低，从而减小了计算的复杂度和存储空间的占用。它是一种非常有用的技术，可以广泛应用于图像处理、文本挖掘、社交网络等领域中的数据计算和分析。