python将数组转换为矩阵，方法如下：数组转换矩阵： A ＝ mat（s［］） Python的定义：Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。比如3D游戏中的图形渲染模块，速度要求非常高，就可以用C++重写。
在Python中，可以使用NumPy库来判断两个矩阵是否相等。可以使用np.array_equal()函数来比较两个矩阵是否元素一致。例如，若矩阵A和矩阵B分别为np.array([[1, 2], [3, 4]])和np.array([[1, 2], [3, 4]])，可以通过np.array_equal(A, B)来判断两个矩阵是否相等。若相等，返回True；若不相等，返回False。
若需要判断两个矩阵每个元素是否都相等，可以使用np.allclose()函数。该函数可以接受两个矩阵作为参数，并比较它们的每个元素是否在给定的容差范围内相等。例如，若矩阵A和矩阵B是np.array([[1.00001, 2.00002], [3.00003, 4.00004]])，可以通过np.allclose(A, B, atol=1e-5)来判断两个矩阵在容差范围内是否相等。若相等，返回True；若不相等，返回False。
除了使用NumPy库的函数外，还可以使用纯Python来判断两个矩阵是否相等。可以用嵌套的循环遍历两个矩阵的元素，并逐个进行比较。如果发现任意一个元素不相等，则可以判定两个矩阵不相等。以下是一个示例代码：
其中，matrix1和matrix2分别为两个矩阵，每个矩阵都是由列表表示的二维数组。可以通过调用`matrix_equal(matrix1, matrix2)`来判断两个矩阵是否相等。如果返回True，则表示两个矩阵相等；如果返回False，则表示两个矩阵不相等。要注意的是，这种方法适用于一般的矩阵比较，但在处理大型矩阵时可能会比较耗时。在这种情况下，使用NumPy库的函数可能更加高效。