在Python中，矩阵是常见的数据结构。当我们需要对矩阵中的元素进行加和时，可以使用Python中的numpy库进行计算。下面，我们来介绍一下使用numpy库实现矩阵求和的方法。

import numpy as np
# 定义一个3行4列的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
# 求所有元素的和
sum_all = np.sum(matrix)
# 求每一行的和
sum_row = np.sum(matrix, axis=1)
# 求每一列的和
sum_column = np.sum(matrix, axis=0)
print(sum_all)    # 输出78
print(sum_row)    # 输出[10 26 42]
print(sum_column)    # 输出[15 18 21 24]

在代码中，我们首先引入了numpy库。然后定义了一个3行4列的矩阵，并使用np.sum方法计算了矩阵中所有元素的和，每一行的和以及每一列的和。在np.sum方法中，axis参数代表了计算和的方向。当axis为None时，计算所有元素的和；当axis为1时，计算每一行的和；当axis为0时，计算每一列的和。

通过上述方法，我们可以方便地对矩阵中的元素进行求和操作，从而进行数据分析和处理。