在矩阵运算中，矩阵的逆矩阵是非常重要的，它能够帮助我们解决很多问题，比如方程组的求解、线性回归等。在Python中，我们可以使用NumPy库中的linalg模块来计算矩阵的逆矩阵。下面就是一个简单的例子：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.linalg.inv(A)

print(B)

在这个例子中，我们定义了一个2x2的矩阵A，并使用numpy.linalg.inv函数来计算矩阵A的逆矩阵B。最后，我们打印出矩阵B。

需要注意的是，只有方阵才有逆矩阵。如果矩阵不是方阵，那么就无法求解逆矩阵。此外，如果矩阵的行列式为0，那么也无法求解逆矩阵。

在实际的应用中，我们通常不需要手动计算矩阵的逆矩阵，因为linalg模块还提供了很多其他的函数，可以直接求解矩阵的解。比如，我们可以使用linalg.solve函数来解决线性方程组：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([5, 6])
x = np.linalg.solve(A, b)

print(x)

在这个例子中，我们定义了一个2x2的矩阵A和一个长度为2的向量b，并使用linalg.solve函数来求解线性方程组Ax=b的解。最后，我们打印出解x。

总之，NumPy是一个非常强大的数学库，它提供了很多常用的函数和工具来处理矩阵和向量。如果你需要进行矩阵运算，那么NumPy是一个非常不错的选择。