矩阵范数在线性代数中扮演着重要的角色，它可以用来描述矩阵的性质和特征。在Python中，我们可以使用numpy库中的norm来计算矩阵的范数。

import numpy as np
# 创建一个2x2的矩阵
matrix = np.array([[1, 2],
[3, 4]])
# 计算不同范数下的矩阵值
l1_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=1)
l2_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=2)
inf_norm = np.linalg.norm(matrix, ord=np.inf)
# 打印结果
print("L1范数：", l1_norm)
print("L2范数：", l2_norm)
print("无穷范数：", inf_norm)

在上面的代码中，我们首先使用numpy中的array创建了一个2x2的矩阵。然后，我们使用numpy中的linalg.norm函数来计算矩阵的不同范数，其中ord参数用来指定计算的范数类型。在这里，我们分别计算了L1、L2和无穷范数，并分别打印出了结果。

L1范数表示矩阵每一列的所有元素绝对值之和的最大值，其计算公式为：

A1= maxj∑i=1aij

L2范数表示矩阵的所有特征值的平方和的平方根，其计算公式为：

A2= (λmax+ λmin)1/2

无穷范数表示矩阵每一行的所有元素绝对值之和的最大值，其计算公式为：

A∞= maxi∑j=1aij

通过计算矩阵的不同范数，我们可以更深入地了解矩阵的性质和特征，并在实际的应用中更加灵活地处理矩阵相关的问题。