在Python编程中，处理矩阵运算是一项常见的任务。提到矩阵求和，许多人会想到`sum()`函数，但需要注意的是，`sum()`本身并不直接适用于二维矩阵（即列表的列表）。它主要用于一维数据的累加操作。因此，若要实现矩阵的相加或求和，需要更具体的方法。
首先，让我们明确矩阵相加的概念：矩阵相加是指将两个维度相同的矩阵对应位置上的元素相加，得到一个新的矩阵。例如，使用嵌套循环可以轻松完成这一过程：
```python
matrix_a = [[1, 2], [3, 4]]
matrix_b = [[5, 6], [7, 8]]
result = []
for i in range(len(matrix_a)):
row = []
for j in range(len(matrix_a[0])):
row.append(matrix_a[i][j] + matrix_b[i][j])
result.append(row)
print(result) 输出: [[6, 8], [10, 12]]
```
其次，对于矩阵求和，如果目标是计算整个矩阵所有元素的总和，则可以结合`sum()`函数和列表推导式来实现。比如：
```python
matrix = [[1, 2], [3, 4]]
total_sum = sum(sum(row) for row in matrix)
print(total_sum) 输出: 10
```
通过以上方法，你可以灵活地完成Python中的矩阵相加与求和操作！💪