在数学中，矩阵是非常常见的一种数据结构，它由多个行和列组成，通常表示为一个矩形，如下所示：

[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]

矩阵在数学中的应用非常广泛，例如线性代数、微积分和机器学习等领域，因此求解矩阵的问题也是一个非常重要的问题。Python作为一种通用高级编程语言，在解决这类问题时也是非常有力的工具。

Python中，可以使用NumPy库来进行矩阵的求解。下面我们来看一个简单的例子：

import numpy as np

# 定义一个3x3的矩阵
a = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])

# 定义一个3x1的向量
b = np.array([[3],
              [2],
              [1]])

# 求解矩阵方程 Ax=b，即 x=A^-1*b
x = np.linalg.inv(a).dot(b)

print(x)

这段代码中，我们首先引入了NumPy库，然后定义了一个3x3的矩阵a和一个3x1的向量b。接着，我们使用np.linalg.inv函数计算了矩阵a的逆矩阵，并使用dot函数计算了x的值。最后，我们将x打印输出。

当然，在实际应用中，我们会遇到各种复杂的矩阵求解问题，但是无论是什么样的问题，Python都能够提供非常简单、优雅、高效的解决方案。希望本文能对想要学习矩阵求解的大家有所帮助。