Python语言是一种非常强大的编程语言，它在处理矩阵计算方面有着很高的效率，特别是在处理稀疏矩阵方面更是具有无可替代的优势。

稀疏矩阵是指在大多应用中元素为0的矩阵。对于一般的矩阵而言，如果采用常规算法，直接对矩阵进行计算，其计算复杂度将会非常高，无法满足实际应用的要求。

在Python中，我们可以使用scipy库来求解稀疏矩阵。在使用之前，我们需要先将稠密矩阵转换成稀疏矩阵。scipy库提供了多种稀疏矩阵类型的存储方式，例如：csr/matrix库、csc/matrix库、coo/matrix库等，这些库对于稀疏矩阵的存储方式是不同的，这些库所提供的函数也是不同的。

下面是一个将稠密矩阵转换成稀疏矩阵的例子：

    import scipy.sparse as sps
    import numpy as np
    
    dense_matrix = np.array([[0, 0, 0, 1], [0, 0, 2, 0], [0, 3, 0, 0], [4, 0, 0, 0]])
    
    sparse_matrix = sps.csr_matrix(dense_matrix)
    print(sparse_matrix)

上述代码中，我们首先定义了一个4×4的稠密矩阵，然后使用csr_matrix函数将其转换成了CSR格式的稀疏矩阵，并将其打印出来。

在得到稀疏矩阵之后，我们可以使用scipy库提供的稀疏矩阵计算函数，例如：矩阵加减乘除、矩阵求逆、矩阵求特征值和特征向量等。

下面是一个对稀疏矩阵进行加法和乘法操作的例子：

    matrix_a = sps.csr_matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    matrix_b = sps.csr_matrix([[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]])
    
    matrix_sum = matrix_a + matrix_b
    matrix_product = matrix_a.dot(matrix_b)
    
    print(matrix_sum.todense())
    print(matrix_product.todense())

上述代码中，我们首先定义了两个3×3的稀疏矩阵，然后使用加法和乘法对其进行了操作，并将结果打印出来。

总之，Python语言对于稀疏矩阵的求解有着非常高的效率和精确度，其优秀的处理能力可以满足各类应用需求，为我们在矩阵计算方面提供了强大的支持。