Python 是一種流行的編程語言，被廣泛應用于人工智能、數據科學等領域。在人工智能領域中，Python 常被用于手寫體識別。手寫體識別是將手寫的字母或數字轉換為計算機可識別的文本形式的過程。

在 Python 中，手寫體識別可以使用機器學習算法來實現。下面是使用 scikit-learn 庫中的數據集進行手寫體識別的代碼：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 加載數據集
digits = datasets.load_digits()
# 將數據集分為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.25)
# 使用 K 近鄰算法進行分類
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
# 測試模型
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Test accuracy:", accuracy)

上述代碼中，首先使用 scikit-learn 中的load_digits()方法加載數據集，然后使用train_test_split()方法將數據集分為訓練集和測試集。接著，使用 K 近鄰算法進行分類，并使用score()方法計算測試集上的準確率。

手寫體識別是人工智能領域中的一個重要應用，Python 提供了各種機器學習算法庫，使得手寫體識別變得更加容易實現。