Python作為一種高級編程語言，非常適合進行科學計算和數據處理。其中矩陣計算作為其數學計算的一個重要組成部分。而矩陣左除在矩陣計算中，也起到了非常重要的作用。

矩陣左除，其實就是解線性方程組 Ax=B。其中A是一個n行m列的矩陣，B是n行k列的矩陣。而x則是滿足 Ax=B 的m行k列的解矩陣。通常情況下，A的行數必須要大于等于A的列數，因為只有這樣才能保證方程組有唯一解。

import numpy as np
# 定義矩陣A和矩陣B
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
B = np.array([[1, 0], [0, 1], [1, 0]])
# 矩陣左除
x = np.linalg.lstsq(A, B, rcond=None)[0]
print(x)

在上面的代碼中，我們使用了numpy模塊中的linalg模塊來完成矩陣左除的運算。lstsq函數的第一個參數是要進行左除的矩陣A，第二個參數是矩陣B，而第三個參數則是閾值，當矩陣A接近奇異矩陣時，可以將其調整為非奇異矩陣。

運行后，會得到一個m行k列的解矩陣x。如果矩陣A不是滿秩矩陣，則lstsq函數將給出近似最小二乘解。在實際應用中，矩陣左除可以幫助我們解決一些復雜的方程組，對科學計算和工程優化等領域具有重要意義。