在Python中，可以使用NumPy库来计算矩阵的范数。以下是使用NumPy计算矩阵范数的基本方法：
```python
import numpy as np
a = np.array（[[complex（1, -1）, 3], [2, complex（1, 1）]]）
计算矩阵的2-范数（Frobenius范数）
norm_frobenius = np.linalg.norm（a, ord=2）
print（"矩阵的Frobenius范数：", norm_frobenius）
计算矩阵的1-范数
norm_1 = np.linalg.norm（a, ord=1）
print（"矩阵的1-范数：", norm_1）
计算矩阵的无穷范数
norm_inf = np.linalg.norm（a, ord=np.inf）
print（"矩阵的无穷范数：", norm_inf）
如果你需要计算其他类型的范数，比如p-范数，可以使用`ord`参数指定范数的阶数。例如，计算p=3的范数：```python计算矩阵的p=3范数
norm_p3 = np.linalg.norm（a, ord=3）
print（"矩阵的p=3范数：", norm_p3）
请注意，`np.linalg.norm`函数默认计算Frobenius范数（即`ord=2`），如果你需要计算其他类型的范数，需要显式指定`ord`参数。