Python是一門功能強大的編程語言，被廣泛應用于數據科學、機器學習、人工智能等領域。其中，有效值計算是數據科學中重要的一環，也是Python語言的一大特色。

在Python中，有效值計算是指通過代碼對含有缺失值的數據進行計算，得出有效的數據結果。

此處可以插入相關的Python代碼

其中，缺失值可以是NaN（Not a Number）、NULL或其他未定義的值。Python可以通過一些庫例如numpy、pandas來處理這些缺失值，將其轉化為有效值，從而進行數據分析、預測等操作。

在numpy中，可以用 numpy.isnan()函數來檢測缺失值。同時，pandas庫也提供了對缺失值進行處理的函數，例如使用 fillna()函數將缺失值替換為指定值。

# numpy中檢測缺失值
import numpy as np
array = [1,2,np.NaN,4,5]
print(np.isnan(array))
# 輸出結果: [False False True False False]
# pandas中填充缺失值
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.NaN,4,5],'B':[1,2,3,4,5]})
df.fillna(0, inplace=True)
print(df)
# 輸出結果:
#   A  B
# 0 1  1
# 1 2  2
# 2 0  3
# 3 4  4
# 4 5  5

以上代碼展示了如何使用numpy和pandas庫來處理缺失值，將其轉化為有效值進行計算。這些功能極大地方便了數據科學家和程序員對真實數據進行建模和分析，同時也提高了數據科學和人工智能領域的發展速度。

總之，Python的有效值計算功能使得開發者能夠更加方便地處理含有缺失值的數據，加速數據分析和應用程序的開發。相信在未來，Python語言在數據科學和人工智能領域的應用將日益廣泛。