矩阵的范数可以通过不同的方法来计算，具体取决于所指的范数类型。以下是几种常见范数的计算方法：
1-范数（列和的最大值）：
```
B1 = max{ ∑|ai1|, ∑|ai2|, …, ∑|ain| }
```
2-范数（谱半径，即矩阵的最大奇异值）：
```
B2 = max{ λi（A^H * A） }
```
无穷范数（行和的最大值）：
```
B∞ = max{ ∑|ai1|, ∑|ai2|, …, ∑|ain| }
```
Frobenius范数（矩阵元素的平方和的平方根）：
```
BFrobenius = sqrt（∑a_ij^2）
```
p-范数（矩阵元素的p次方和的最大值）：
```
B_p = max{ ∑|ai1|^p, ∑|ai2|^p, …, ∑|ain|^p }
```
在Python中，可以使用NumPy库来计算矩阵的范数，例如：
```python
import numpy as np
定义一个矩阵
x = np.array（[[0, 3, 4], [1, 6, 4]]）
计算1-范数
print（"1-范数：", np.linalg.norm（x, ord=1））
计算2-范数
print（"2-范数：", np.linalg.norm（x, ord=2））
计算无穷范数
print（"无穷范数：", np.linalg.norm（x, ord=np.inf））
计算Frobenius范数
print（"Frobenius范数：", np.linalg.norm（x, ord='fro'））
```
请根据您需要计算的范数类型选择合适的计算方法。