1. 使用 ` ` 运算符：
```python
import numpy as np
matrix = np.array（[[2, 3], [4, 5]]）
计算矩阵的平方
squared_matrix = matrix 2
2. 使用 `np.linalg.matrix_power` 函数（适用于大型矩阵或需要重复计算的情况）：```pythonimport numpy as np
创建一个2x2矩阵
matrix = np.array（[[2, 3], [4, 5]]）
计算矩阵的平方
squared_matrix = np.linalg.matrix_power（matrix, 2）
3. 使用 `pow（）` 函数（适用于需要浮点数指数的情况）：
```python
import numpy as np
创建一个2x2矩阵
matrix = np.array（[[2, 3], [4, 5]]）
计算矩阵的平方
squared_matrix = pow（matrix, 2）
请注意，`pow（）` 函数返回的是一个 `ndarray` 对象，而 ` ` 运算符返回的也是一个 `ndarray` 对象。如果您需要计算矩阵的更高次幂，可以使用 `np.linalg.matrix_power` 函数，并传入相应的指数值。