Python是一种流行的编程语言，不仅易于学习，而且具有广泛的应用场景。其中，矩阵运算是Python的一个重要应用，而Python中的矩阵运算速度也备受关注。在本文中，我们将探讨Python矩阵运算速度的问题。

Python中的矩阵运算一般使用numpy库来实现。numpy库本身就是一个专为数值计算设计的库，处理速度非常快。使用numpy库，我们可以轻松地实现矩阵的加减乘除等运算，并且还可以使用numpy中提供的矩阵函数来处理矩阵。

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 矩阵加法
res1 = a + b
# 矩阵乘法
res2 = np.dot(a, b)
# 矩阵转置
res3 = np.transpose(a)
print(res1)
print(res2)
print(res3)

上述代码演示了numpy库中常见的矩阵运算。我们可以看到，使用numpy库进行矩阵运算速度非常快，且操作简单易懂。此外，numpy库还提供了各种具有特定用途的矩阵函数，例如解线性方程组和计算矩阵特征值和特征向量等。

需要注意的是，在进行Python矩阵运算时，矩阵的维度和数据类型会对速度产生影响。若矩阵的维度和数据类型过大，运算速度会变慢。因此，在进行Python矩阵运算时，我们需要考虑到这些因素，选择合适的数据类型和维度，以提高运算速度。

综上所述，Python中的矩阵运算速度非常快，尤其是在使用numpy库时更是如此。我们只要注意矩阵的维度和数据类型，就可以轻松地完成各种矩阵计算。因此，Python是一个非常适合进行矩阵运算的编程语言。