对矩阵操作sqrt的意思是对矩阵中的每个元素都开方，比如：
from numpy import *import numpy as np
A = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
B = array([1, 2, 3])
print(A)
print(np.sqrt(A))
print(B)
print(np.sqrt(B))
运行结果如下：
我也是刚刚学Python，以前对MATLAB中的矩阵操作比较熟悉，发现命令内容基本差不多。希望采纳，谢谢
矩阵平方的计算如下：
1、看它的秩是不是为1，如果为1的话那么就可以写成一行(a)乘以一列(b)，也就是A=ab。因此A^2=a(ba)b，值得注意的是这里的ba是一个数，可以单独把它们提出来，即A^2=(ba)A。
2、是看它是否能够对角化，如果可以那么就存在可逆矩阵a，使得a^(-1)Aa=∧，这样A=a∧a^(-1)，A^2=a∧a^(-1)a∧a^(-1)=a∧^2a^(-1)。
相关信息：
矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积，它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。
一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑地集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型，如电力系统网络模型。
