Python幫助您分析數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)哪些設(shè)計(jì)策略或者材料提高能源效率和減少環(huán)境影響。您使用pandas庫(kù)處理和分析關(guān)于建筑材料性能的數(shù)據(jù)，用matplotlib或者seaborn創(chuàng)建可視化圖表以更好地理解您的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)方法如回歸或分類(lèi)用于預(yù)測(cè)特定的設(shè)計(jì)決策對(duì)能耗的影響。

Python在多個(gè)方面幫助媒體公司。它可用于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)收集和整理新聞報(bào)道，進(jìn)行文本分析以了解公眾輿論，甚至使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成新的內(nèi)容。Pandas、NumPy、Scikit-learn以及TensorFlow等Python庫(kù)都是實(shí)現(xiàn)以上任務(wù)的重要工具。

雖然這個(gè)領(lǐng)域通常更多地依賴(lài)于面對(duì)面的服務(wù)，但Python是提供些幫助的。通過(guò)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)（OpenCV等），Python用來(lái)檢測(cè)皮膚問(wèn)題，推薦適合客戶(hù)的產(chǎn)品或者服務(wù)。

Python幫助時(shí)尚買(mǎi)手收集和分析關(guān)于消費(fèi)者趨勢(shì)和需求的數(shù)據(jù)。利用推薦系統(tǒng)算法為顧客推薦合適的產(chǎn)品。Scrapy框架可用于從網(wǎng)上抓取相關(guān)數(shù)據(jù)，而pandas則用來(lái)清洗和處理這些數(shù)據(jù)。