Python是一種非常強大的編程語言，擁有許多內置函數和庫來處理各種數據分析任務。其中，f檢驗是一種重要的統計分析方法，用于比較兩個或多個樣本之間的均值是否相等。在Python中，我們可以使用SciPy庫中的f_oneway函數來執行f檢驗。

from scipy.stats import f_oneway
# 創建三組數據用于比較均值
group1 = [2, 3, 5, 6, 7, 8]
group2 = [1, 4, 7, 8, 9, 10]
group3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 執行f檢驗
f_stat, p_value = f_oneway(group1, group2, group3)
# 輸出結果
print("F值為:", f_stat)
print("p值為:", p_value)

在上面的代碼中，我們首先導入了SciPy庫中的f_oneway函數，然后創建了三組數據用于比較均值。接下來，我們調用f_oneway函數并將這三組數據作為參數傳遞給它。函數將返回一個值為F的統計量和一個p值，我們可以使用這兩個值來進行檢驗。

最后，我們使用print函數輸出了結果。在本例中，F值為3.25，p值為0.057，這意味著我們無法拒絕零假設，即我們沒有足夠的證據證明這三組數據的均值不同。