Python 格蘭杰是一種高效的數據分析工具，它的名稱來源于 John W. Tukey 發明的“Grand Tour”，它可以通過三維坐標系以一定速率旋轉，我們可以通過觀察每個坐標值的變化來理解數據分布的情況。Python 格蘭杰可以將這種方法應用于多維數據，它能夠幫助我們發現數據之間的相互關系。

import pandas as pd
import numpy as np
from skbio.stats.ordination import PCoA
from giotto.utils import scprep
from giottto.visualization import plot_scatter_highlight
# 讀取數據
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
metadata = pd.read_csv('metadata.csv', index_col=0)
# 進行主成分分析
pcoa = PCoA().fit(data)
# 可視化結果
plot_data = scprep.plotly.pca(data, metadata=metadata)
plot_scatter_highlight(plot_data, "PC 1", "PC 2", color_by="Sample Condition")

上面的代碼演示了如何使用 Python 格蘭杰進行主成分分析并可視化結果。首先，我們使用 pandas 庫讀取數據和元數據，然后使用 skbio 庫進行主成分分析。最后，使用 giottto 庫的可視化函數對結果進行可視化。

Python 格蘭杰具有很高的靈活性和可擴展性，可以將其集成到數據分析和機器學習的工作流程中，幫助我們更好地理解數據和提高數據分析的效率。