Python是一个非常流行的编程语言，其在数据分析和科学计算领域有着广泛的应用。Python中的矩阵运算也是其强大功能之一，许多科学家和研究人员使用Python来进行矩阵计算。

Python中的Numpy库中提供了一个matrix类来处理矩阵数据。可以使用该类来快速创建和操作矩阵，以下是一个示例：

import numpy as np
a = [[1, 2], [3, 4]]
m = np.matrix(a)
print(m)

该程序将a列表转换为矩阵m，并使用print语句打印矩阵的内容。输出将是以下内容：

[[1 2]
[3 4]]

从输出可以看出，Python成功地将列表转换为了矩阵。在Python中，矩阵可以使用常规的数学运算符进行操作，例如加号（+）和乘号（*）。

还可以将其他矩阵与已有的矩阵相乘或相加，并将结果存储在新的矩阵中。例如：

a = [[1, 2], [3, 4]]
b = [[5, 6], [7, 8]]
m1 = np.matrix(a)
m2 = np.matrix(b)
m3 = m1 + m2
print(m3)

使用以上代码，Python将两个矩阵a和b相加，并将结果存储在新的矩阵m3中。输出将显示以下内容：

[[ 6  8]
[10 12]]

从输出可以看出，m3矩阵中的每个值都是按照相应位置的两个值相加得到的。

总之，Python中的矩阵运算是非常强大和方便的。使用Numpy中提供的matrix类可以轻松地创建和操作矩阵数据。