Python是一種高級編程語言，它可以用于各種各樣的目的，包括敏感性分析。敏感性分析是一種統計技術，用于衡量一個模型的輸出結果對其輸入參數的變化的敏感度。在Python中，敏感性分析可以通過多種方法來完成。

首先，可以使用SALib這樣的Python庫來進行全局敏感性分析。SALib提供多種方法來評估模型輸出和輸入參數之間的關系，包括Morris方法、Saltelli’s sampling和Sobol’s method。例如，以下代碼演示了如何使用Saltelli’s sampling方法：

from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol
from SomeModel import SomeModel
# 創建參數范圍
problem = {
'num_vars': 3,
'names': ['x1', 'x2', 'x3'],
'bounds': [[0, 1]]*3
}
# 生成參數組合
param_values = saltelli.sample(problem, 1000, calc_second_order=True)
# 運行模型，并獲得結果
Y = SomeModel(param_values)
# 分析結果
Si = sobol.analyze(problem, Y)

此代碼將SALib樣本庫中的saltelli采樣函數與SomeModel函數一起使用，以評估SomeModel的輸出和其輸入參數之間的關系。在評估之后，Sobol分析函數將被用來分析結果并獲得敏感性指標。

第二個方法是使用Python StatsModels庫來進行一元和多元敏感性分析。StatsModels庫提供了多種分析方法，包括方差分析和協方差分析。例如，以下代碼演示了如何使用StatsModels庫進行方差分析：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np
# 列出參數
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([5,7,9,11,13])
# 運行方差分析
model = sm.OLS(y, x)
results = model.fit()
sensitivity = results.summary()

此代碼演示了如何使用Python StatsModels庫來執行一元方差分析。這個例子中，我們使用了獨立變量，以及統計數值來做出關于獨立變量對預測變量的敏感度的結論。

總體來說，Python提供了多種主要針對敏感性分析的庫和函數，可以幫助數據科學家和研究人員識別一個模型中輸入參數和輸出結果之間的關系，并在數據分析和預測方面提供更準確的結果。