请创建一个函数 matrix_addition(A, B)，该函数接受两个 NumPy 数组（矩阵）作为输入，并返回它们的和，尝试自己使用循环计算而不是Numpy的内置运算。\ 再使用 NumPy 的内置函数来完成这个任务。\

在Python中，我们可以先通过嵌套循环的方式手动实现矩阵加法，然后利用NumPy库的内置函数`add()`来进行更简洁的操作。这里是一个例子：

import numpy as np

def matrix_addition_manual(A, B):
    # 确保矩阵维度相同
    assert A.shape == B.shape
    rows, cols = A.shape
    result = np.zeros((rows, cols), dtype=A.dtype)  # 创建一个全零矩阵

    # 使用循环逐元素相加
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            result[i][j] = A[i][j] + B[i][j]
    
    return result

# 手动实现的例子
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
manually_added = matrix_addition_manual(A, B)
print("Manually added matrix:")
print(manually_added)

# 使用NumPy内置函数
def matrix_addition_numpy(A, B):
    return np.add(A, B)  # 这里直接调用add()函数

numpy_added = matrix_addition_numpy(A, B)
print("Matrix addition using NumPy:")
print(numpy_added)