在數(shù)學中，偏導數(shù)是指多元函數(shù)在某一點處關(guān)于其中某一變量的導數(shù)。在機器學習中，偏導數(shù)是指用于計算損失函數(shù)在某個參數(shù)處的變化率，進而進行參數(shù)優(yōu)化。Python是一種常用的機器學習語言，下面我們將介紹如何使用Python計算偏導數(shù)。

import sympy as sp 
# 定義變量
x, y = sp.symbols('x y')
# 定義函數(shù)
z = 3 * x ** 2 + 4 * y ** 3
# 計算偏導數(shù)
dz_dx = sp.diff(z, x)
dz_dy = sp.diff(z, y)
# 打印結(jié)果
print(dz_dx)  # 6*x
print(dz_dy)  # 12*y**2

以上代碼中，我們先使用sympy庫定義了兩個變量x和y，然后定義了一個函數(shù)z。接著使用sp.diff計算了z對x和y的偏導數(shù)，分別賦值給dz_dx和dz_dy。最后使用print函數(shù)打印出dz_dx和dz_dy的值。

需要注意的是，當函數(shù)的自變量數(shù)量很多時，手動計算偏導數(shù)是十分困難的，這時候就需要使用Python等數(shù)學工具進行計算。在實際應用中，我們通常使用自動微分（autograd）庫來自動求導，這樣可以避免手動計算偏導數(shù)的麻煩。