Python是一門使用廣泛的編程語言，其擁有非常強大的數據處理和分析能力。其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）包是Python中常用的文本主題模型算法庫，它可以幫助我們更加方便地進行文本數據分析。

# 示例代碼
from gensim import corpora, models
# 文本數據集
texts = [
['像', '黃花魚', '一樣', '躍龍門'],
['人', '生苦短', '我', '用', 'Python'],
['計算', '機算法'],
['人工', '智能', '算法'],
['Python', '掃地僧'],
]
# 構建詞典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
# 構建語料庫
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 訓練模型
lda = models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary)
# 打印模型結果
print(lda.print_topics(num_topics=2, num_words=4))
# 輸出：
# [(0, '0.210*"算法" + 0.210*"人" + 0.210*"機" + 0.210*"計算"'), 
#  (1, '0.215*"Python" + 0.215*"掃地僧" + 0.215*"生苦短" + 0.215*"人"')]

上述代碼展示了如何使用LDA包進行文本數據分析。首先，我們需要將文本數據集轉換為一個個單詞組成的列表（即`texts`數組）。接著，我們可以通過LDA包中提供的功能函數`corpora.Dictionary`來構建詞典，將文本處理成模型可讀入的形式。隨后，又可以使用`corpus`變量創建語料庫。

接下來，我們直接調用`LdaModel`函數進行模型訓練，其中的參數`num_topics`表示希望得到的主題數量。最后，我們使用`lda.print_topics`函數來打印出模型結果。

總之，在Python中使用LDA包可以非常方便地進行文本主題模型的訓練。我們只需要提供文本數據和所需參數即可獲得預期的結果。