Python中有許多用于矩陣操作的模塊，其中之一是numpy。在numpy中，我們可以使用concatenate來將兩個矩陣對應拼接起來。

import numpy as np
# 創建兩個矩陣
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 對應拼接
new_matrix = np.concatenate((matrix_a, matrix_b), axis=1)
print(new_matrix)

上述代碼中，我們首先使用numpy的array函數創建了兩個矩陣matrix_a和matrix_b。然后，我們使用concatenate函數將這兩個矩陣對應拼接起來，并將拼接后的結果存儲在變量new_matrix中。在concatenate函數中，我們需要指定一個axis參數，用于指定拼接的方向。在這里，我們選擇了axis=1，表示對應拼接的方向為橫向。

與此類似，我們也可以選擇axis=0，表示對應拼接的方向為縱向。下面是相應的代碼：

import numpy as np
# 創建兩個矩陣
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 對應拼接
new_matrix = np.concatenate((matrix_a, matrix_b), axis=0)
print(new_matrix)

除了使用concatenate函數之外，我們還可以使用hstack和vstack函數來實現對應拼接。hstack函數用于橫向拼接，vstack函數用于縱向拼接。下面是相應的代碼：

import numpy as np
# 創建兩個矩陣
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 對應拼接
new_matrix = np.hstack((matrix_a, matrix_b))
# 或者
new_matrix = np.vstack((matrix_a, matrix_b))
print(new_matrix)

無論是使用concatenate、hstack還是vstack函數，對應拼接的原理都是一樣的。我們只需要根據實際情況選擇合適的函數和axis參數即可。