Python是一种非常流行的编程语言，也是人工智能领域中广泛应用的语言之一。其中，矩阵运算是人工智能中重要的部分之一，而Python里面的矩阵计算库NumPy提供了极大的便利。在NumPy中，我们可以用简单的方式完成矩阵的创建、计算和修改。

下面我们来看一个经典的Python矩阵案例——矩阵乘法。在Python中，我们可以用NumPy的dot()函数来实现两个矩阵相乘：

import numpy as np
# 创建两个矩阵
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 矩阵相乘
C = np.dot(A, B)
# 输出结果
print(C)

上述代码中，我们首先使用np.array()函数创建了两个矩阵A和B，然后使用np.dot()函数对它们进行了矩阵相乘操作，并将结果保存在C中。最后，我们使用print()函数输出了结果。

除了矩阵乘法，NumPy还提供了各种其他的矩阵操作，例如transpose()函数可以对矩阵进行转置，linalg.det()函数可以计算矩阵的行列式。这些函数的使用方法也非常简单，大家可以通过查询NumPy官方文档来学习。

总之，NumPy提供了非常完善的矩阵运算功能，对于人工智能领域的开发者来说，是一个非常有用的工具。