Python是一個廣泛應用于統計計算和數據科學的編程語言。它是一種高級語言，具有靈活性和易讀性，使得在處理矩陣和向量時變得輕松和便捷。

在Python中，最常用的矩陣操作是使用NumPy庫。其提供了許多以矩陣形式進行計算的工具和函數，使得Python成為了數值計算和數據分析的首選語言。

下面是一些常用的Python矩陣操作技巧：

import numpy as np
# 創建一個3x3的矩陣
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 矩陣轉置
transpose = matrix.transpose()
# 矩陣相乘
product = matrix.dot(matrix)
# 求矩陣的逆
inverse = np.linalg.inv(matrix)
# 求矩陣的特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(matrix)

以上代碼展示了NumPy提供的一些最基本和最常用的矩陣操作。其中，np.array()函數可以輕松地將Python列表轉換成NumPy矩陣，而transpose()方法可以獲得矩陣的轉置矩陣。

dot()函數可以用于計算兩個矩陣的點乘積，而inverse()方法可用于計算矩陣的逆矩陣。

最后，使用linalg庫中的eig()函數，可以計算一個矩陣的特征值和特征向量。

總之，Python的數據科學和統計計算領域受益于它的靈活性和易讀性。通過使用NumPy等開源庫，我們可以更快地解決數值計算問題，并高效地操作矩陣和向量之間的關系。