生成雅可比迭代python代码

以下是生成雅可比迭代法求解线性方程组的Python代码示例：

import numpy as np

def jacobi(A, b, x0, tol, max_iter):
    n = len(A)
    x = x0.copy()
    k = 0

    while k < max_iter:
        x_new = np.zeros(n)

        for i in range(n):
            s = 0.0
            for j in range(n):
                if j != i:
                    s += A[i, j] * x[j]
            x_new[i] = (b[i] - s) / A[i, i]

        if np.linalg.norm(x_new - x) < tol:
            break

        x = x_new
        k += 1

    return x_new

此代码可以利用生成的雅可比迭代法求解一个 $n$ 元线性方程组 $Ax=b$，$A$ 是一个 $n\times n$ 的系数矩阵，$b$ 是 $n$ 维常数向量，$x_0$ 是 $n$ 维初始解向量，$tol$ 是算法的容差，$max\_iter$ 是最大迭代次数。