请帮我写一段 雅可比迭代的 python代码

好的，以下是一个简单的雅可比迭代的 Python 代码：

import numpy as np

# 定义雅可比迭代函数
def jacobi(A, b, x0, max_iter=1000, tol=1e-8):
    n = len(A)
    x = np.copy(x0)

    for k in range(max_iter):
        # 计算新的解向量
        x_new = np.zeros(n)
        for i in range(n):
            s = 0
            for j in range(n):
                if i != j:
                    s += A[i,j] * x[j]
            x_new[i] = (b[i] - s) / A[i,i]

        # 判断是否达到精度要求
        if np.linalg.norm(x_new - x) < tol:
            return x_new

        # 更新解向量
        x[:] = x_new[:]

    print("雅可比迭代未收敛！")
    return x

以上代码实现了一个简单的雅可比迭代方法，参数包括一个 $n\times n$ 矩阵 $A$、一个 $n$ 维向量 $b$、一个初始解向量 $x_0$、最大迭代次数和达到的精度要求。函数将返回一个 $n$ 维向量 $x$，表示解向量。当迭代失败时，函数会输出一条警告信息，并返回最后的解向量。