矩阵是线性代数中的重要概念，而矩阵的逆则是解决线性方程组的重要方法之一。在Python中，我们可以使用numpy库中的linalg模块来求解矩阵的逆。

import numpy as np
# 构造一个2*2的矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 求矩阵的逆
inv_A = np.linalg.inv(A)
print(inv_A)
# 输出结果：
# [[-2.   1. ]
#  [ 1.5 -0.5]]

上述代码中，我们首先使用numpy库中的array函数构造了一个2*2的矩阵A。然后使用linalg模块中的inv函数求解矩阵A的逆，并将结果保存在变量inv_A中。最后，我们打印出了inv_A的结果。

需要注意的是，如果一个矩阵没有逆，那么求逆操作将会失败。此时，linalg模块将会抛出一个LinAlgError异常。因此，在使用numpy库求解矩阵逆的时候，需要注意对异常的处理。

除了使用linalg模块中的inv函数求解矩阵逆之外，numpy库还提供了许多其他函数来求解矩阵的特征值、特征向量、行列式等。同时，SciPy库也提供了许多用于数值计算的函数和算法，例如线性方程组的求解、插值函数的构造、最优化方法等。