對于智能制造，Python提供強(qiáng)大的支持使用Pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，使用Scikit-Learn等庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模，以優(yōu)化生產(chǎn)過程或預(yù)測設(shè)備故障。

至于馬達(dá)控制，雖然Python可能不是首選的語言（因?yàn)樗膱?zhí)行速度相對較慢），但我司仍然使用它來進(jìn)行高級邏輯和數(shù)據(jù)分析使用Python來收集和分析傳感器數(shù)據(jù)，使用這些信息來調(diào)整馬達(dá)的運(yùn)行參數(shù)。

在氣象預(yù)報(bào)服務(wù)方面，Python有很多可用的工具使用requests庫從公開的氣象API獲取數(shù)據(jù)，使用Matplotlib或Seaborn庫進(jìn)行可視化使用Scikit-Learn或XGBoost等庫來建立預(yù)測模型，以預(yù)測未來的天氣狀況。