Python 是當今最受歡迎的編程語言之一，因為它具有易學易用的特點和出色的可擴展性。在數據科學和人工智能領域中，Python 更是成為了標配。

使用 Python 進行建模可以大大減少建模的時間和成本。因為 Python 有許多強大的庫，可以用來快速計算和執行各種任務。在這里，我們將介紹一個基于 Python 的建模案例。

# 導入 NumPy 庫，創建一些樣本數據
import numpy as np
x = np.arange(1, 11)
y = np.array([2, 4, 5, 7, 10, 11, 14, 15, 18, 19])
# 使用 NumPy 的 polyfit 函數創建一元多項式擬合
# degree 參數指定需要多少項來擬合
# 返回值是一個包含系數的數組
p = np.polyfit(x, y, deg=1)
# 輸出擬合的系數
print("擬合系數為：", p)
# 使用擬合系數來創建一元多項式函數
f = np.poly1d(p)
# 使用擬合函數來預測新的值
print("預測 x = 15 的值為：", f(15))

在代碼中，我們使用 NumPy 庫生成了一些樣本數據，并使用 polyfit 函數創建了一個一元多項式擬合。然后，我們使用擬合的系數來創建一個一元多項式函數，并使用它來預測新的值。

這個案例展示了 Python 建模的基本步驟。首先，要選擇適當的庫來計算和執行模型。然后，需要創建一些樣本數據以及模型的參數。最后，使用模型來預測新的值。