Python是一種高級編程語言，被廣泛應用于各種領域中，其中包括矩陣計算。Python提供了許多內置的矩陣運算函數和模塊，例如NumPy，SciPy等等。在進行矩陣計算時，我們需要注意Python的內存管理問題。

Python中的矩陣是由列表嵌套列表組成的，其中每個內部列表代表矩陣的一行。例如，一個3×3的矩陣可以表示為：

matrix = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]

在Python中，列表是一種可變的序列類型，即可以通過增加，刪除或修改元素來改變列表的內容。這意味著在進行矩陣計算時，我們需要注意內存使用。

當我們對矩陣進行計算時，Python會創建許多臨時對象來保存中間結果，例如在對兩個矩陣進行相加時，Python會創建一個新的矩陣來保存結果。這些臨時對象會占用大量的內存，導致程序出現內存不足的問題。

為了避免這種情況，我們可以使用NumPy等庫來進行矩陣計算。NumPy使用一種特殊的數據類型來表示矩陣，稱為Ndarray。Ndarray是一種高效的數組類型，具有固定的大小，不可變的數據類型和連續的內存塊。這種特殊的數據類型使得NumPy能夠處理大型矩陣并減少內存使用。

下面是一個使用NumPy進行矩陣計算的示例：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 矩陣相加
c = np.add(a, b)
# 矩陣相乘
d = np.dot(a, b)

通過使用NumPy，我們可以更加高效地進行矩陣計算，并減少內存的使用。