Python矩陣的精度控制是非常重要的，它可以幫助我們避免由于精度問題而導致的錯誤。

import numpy as np
np.set_printoptions(precision=2) #設置numpy數組保留2位小數
#創建一個隨機數組
arr = np.random.rand(3,3)
print(arr)

在上述代碼中，我們使用了numpy的set_printoptions()函數來設置numpy數組的精度為2位小數。然后我們創建了一個隨機數組，并使用print()函數進行打印。

輸出：

[[0.42 0.15 0.85]
 [0.67 0.03 0.42]
 [0.49 0.38 0.34]]

可以看出，輸出的數組保留了2位小數。

除了set_printoptions()函數，我們也可以在創建數組時使用astype()方法來對數組的類型進行轉換。例如：

#創建一個隨機數組
arr = np.random.rand(3,3)
#將數組類型轉換為float16
arr = arr.astype(np.float16)
print(arr)

在上述代碼中，我們將隨機數組的類型轉換為float16。這樣，數組保留的小數位數也會相應減少。再次使用print()函數進行打印。

輸出：

[[0.73 0.58 0.56]
 [0.85 0.1  0.65]
 [0.15 0.69 0.39]]

可以看出，輸出的數組保留了較少的小數位數。

總之，Python矩陣的精度控制對于數學計算和科學計算非常重要，開發者可以依據具體情況采取不同的措施來實現對矩陣精度的控制。