Python是一種強大的編程語言，可以進行各種數學計算和科學運算。其中，矩陣求導是在深度學習領域非常常見的計算方法，Python也提供了各種庫來支持矩陣操作和求導計算。

我們先來看一個簡單的Python代碼示例，來演示如何使用Python求解矩陣的導數。首先導入NumPy和SymPy兩個庫，這兩個庫非常適合進行科學計算和數學計算。

import numpy as np
import sympy
# 定義矩陣變量
A = np.array([[1,2],[3,4]])
X = sympy.MatrixSymbol('X', 2, 2)
# 定義函數
f = sympy.trace(X*A)
# 求導
df = f.diff(X)
print(df)

在這個例子中，我們首先定義了一個矩陣變量A，并用SymPy庫中的MatrixSymbol方法定義了一個與A形狀相同的矩陣變量X，然后定義了一個函數f，這個函數是X矩陣乘以A矩陣后的跡（trace），代表了矩陣的關系。最后，我們調用f.diff(X)方法進行求導操作，這個方法可以得到f對X的導數，它返回的是一個SymPy中的表達式，代表了導數的求解式子。

這個函數最終的導數計算結果應該是：

Matrix([
[1, 2],
[3, 4]])

這個簡單的例子演示了如何使用Python編寫矩陣求導代碼，NumPy和SymPy庫提供了高效、快速的矩陣計算和符號求導的功能，極大地方便了深度學習領域的求導計算。不過如果想要進行更加高維、復雜的矩陣求導計算，還需要進行更多的學習和探究。