测试输入说明：输入为一个矩阵，','表示一行输入结束。例如-4 -3 -2,-1 0 1,2 3 4 预期输出： 列范数,谱范数,无穷范数,F范数= 7.0 7.3484692283495345 9.0 7.745966692414834 已给代码： import numpy as np import numpy.linalg as LA # 矩阵列范数、谱范数、无穷范数、F范数 并依此返回 def matrix_norm(mat): # ------ Begin ------ # # ------ End ------ #

以下是实现矩阵范数的代码：

import numpy as np
import numpy.linalg as LA

# 矩阵列范数、谱范数、无穷范数、F范数 并依此返回
def matrix_norm(mat):
    col_norm = LA.norm(mat, ord=1)
    spec_norm = LA.norm(mat, ord=2)
    inf_norm = LA.norm(mat, ord=np.inf)
    fro_norm = LA.norm(mat, ord='fro')
    return col_norm, spec_norm, inf_norm, fro_norm

在上述代码中，我们使用了 `numpy.linalg.norm` 函数，该函数可以计算矩阵的不同范数。`ord` 参数用于指定范数的类型，例如 `ord=1` 表示计算列范数，`ord=2` 表示计算谱范数，`ord=np.inf` 表示计算无穷范数，`ord='fro'` 表示计算 Frobenius 范数。