Python語言是一種簡單易學、功能強大的編程語言，尤其在數學計算方面擁有著先進的庫，如numpy、scipy等。其中，矩陣解方程是常見的數學問題，而Python中的numpy庫提供了矩陣操作，很方便地解決線性方程組，如下面的例子：

import numpy as np
# 構造矩陣A、向量B
A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]])
B = np.array([3, 4, 5])
# 解方程Ax=B，得到向量x
x = np.linalg.solve(A, B)
print(x)  # 輸出[ -3.   4.5  -1.5]

在上面的例子中，我們使用了numpy中的linalg.solve()函數來求解矩陣方程Ax=B，并返回向量x。解方程的過程中，函數會自動做LU分解、高斯消元等操作，因此我們不必手動求解。

需要注意的是，如果矩陣A是奇異矩陣，即行列式為0，那么該方程無解或者有無數解，此時linalg.solve()函數會報錯。因此，在使用該函數時，需要先判斷矩陣是否是奇異矩陣。

除了linalg.solve()函數，numpy中還提供了其它函數來解決線性方程組，如linalg.inv()函數求逆矩陣、linalg.det()函數求行列式等。有了這些函數，Python成為了一個強大的數學計算工具，為科學計算領域的研究提供了優良的工具。