Python是一門功能強(qiáng)大的編程語言，它被廣泛應(yīng)用于多種領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、網(wǎng)站開發(fā)等。以下是Python能干的一些事情：

# 程序入門
print("Hello World") # 輸出Hello World
# 數(shù)據(jù)分析
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 加載數(shù)據(jù)集
df.groupby('category').mean() # 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組并計算平均值
# 機(jī)器學(xué)習(xí)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train) # 對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合
model.predict(X_test) # 對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測
# 網(wǎng)站開發(fā)
from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return render_template('home.html')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
text = request.form['text']
result = process_text(text)
return render_template('result.html', result=result) 
# 人工智能
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

Python的語法簡潔易懂，具有很高的可讀性和可維護(hù)性。無論你是初學(xué)者還是有一定經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者，都可以輕松上手并快速實(shí)現(xiàn)自己的想法。