Python是一种高级编程语言，非常适合矩阵计算和数据分析。其中，求矩阵模是矩阵计算中一个重要的操作。

一个$m\times n$的矩阵A的模定义为：

其中，$\left\|x\right\|$是向量$x$的范数，$\left\|Ax\right\|$是矩阵$A$和向量$x$的乘积的范数。

为了求一个矩阵的模，我们需要用到Python中的numpy库。下面的代码展示了如何使用numpy中的函数求解一个矩阵的模：

import numpy as np

def matrix_norm(A):
    v = np.random.rand(min(A.shape))
    v = v / np.linalg.norm(v) # 归一化
    Av = np.dot(A, v)
    norm_Av = np.linalg.norm(Av)
    norm_v = np.linalg.norm(v)
    norm_M = norm_Av / norm_v
    return norm_M

以上代码使用了随机向量$v$来计算矩阵的模。具体来说，函数中随机生成一个与$A$的行数或列数最小值相等的向量$v$，然后将其归一化，再计算$Av$和$v$的范数，最后将二者相除即得到矩阵的模。

使用上述代码可以方便地求解一个矩阵的模，但是在对大型矩阵进行计算时可能会耗费大量的时间和计算资源。因此，我们还需要进行一些优化和加速，例如使用并行计算等。