Python是一門強大的編程語言，其中的矩陣和矩陣運算也相當實用。在Python中，我們可以使用numpy庫進行矩陣的創建和運算。

import numpy as np
# 創建矩陣
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 矩陣加法
matrix_add = matrix1 + matrix2
# 矩陣減法
matrix_subtract = matrix1 - matrix2
# 矩陣乘法
matrix_multiply = np.dot(matrix1, matrix2)
# 矩陣取逆
matrix_inverse = np.linalg.inv(matrix1)
# 矩陣的跡
matrix_trace = np.trace(matrix1)
# 打印結果
print("矩陣加法：\n", matrix_add)
print("矩陣減法：\n", matrix_subtract)
print("矩陣乘法：\n", matrix_multiply)
print("矩陣取逆：\n", matrix_inverse)
print("矩陣的跡：\n", matrix_trace)

在上述代碼中，我們使用了numpy庫中的數組來創建矩陣，使用加法、減法和點乘函數，分別實現了矩陣的加法、減法和乘法運算。另外，我們也演示了如何使用linalg庫中的inv函數來取矩陣的逆以及使用trace函數來求解矩陣的跡。

總的來說，Python中的矩陣和矩陣運算是非常實用的，在各種數學計算中，特別是在機器學習和人工智能算法的編程實現中都得到廣泛應用。