在Python中计算矩阵方程通常涉及以下步骤：
1. 导入必要的库：
import numpy as np
2. 定义系数矩阵 `A` 和右端向量 `b`：
A = np.array（[[1, 2], [3, 4]]）b = np.array（[, ]）
3. 使用 `numpy.linalg.solve` 函数求解线性方程组 `Ax = b`：
x = np.linalg.solve（A, b）print（x）
如果系数矩阵 `A` 是方阵，并且满足一定的条件（如行列式不为零），则方程有唯一解。如果 `A` 不是方阵或者行列式为零，则可能需要使用其他方法，如高斯消元法或LU分解。
对于更复杂的矩阵方程，如 `AX = B`，其中 `B` 是增广矩阵，你可以先将方程化简为 `AX = A + 2X`，然后使用类似的方法求解。
如果你需要更高级的代数功能，比如符号计算，可以使用 `sympy` 库。以下是使用 `sympy` 求解矩阵方程 `AX = B` 的一个例子：
from sympy import Matrixfrom sympy.abc import XA = Matrix（[[4, 2, 3], [1, 1, 0], [-1, 2, 3]]）B = A + 2 * Matrix.eye（3） 单位矩阵乘以2X = A.inv（） * B 先求逆矩阵，然后乘以增广矩阵print（X）
请注意，`sympy` 提供了更丰富的代数功能，但计算速度可能比 `numpy` 慢。