Python 是一門廣泛應用于科學計算、數據分析和機器學習的高級編程語言，具有強大的編程功能和易于上手的語法。在統計學和數據分析中，t分布是一種很重要的概率分布，它是用于估計小樣本數據均值的分布。Python 中的統計分析工具包 scipy 支持 t 分布的計算和分析。

import numpy as np
from scipy import stats
# 生成 10 個服從正態分布的隨機數
sample = np.random.normal(size=10)
# 計算樣本均值和樣本標準差
sample_mean = np.mean(sample)
sample_std = np.std(sample, ddof=1)
# 計算 t 值和 P 值
t_value = stats.ttest_1samp(sample, 0)[0]
p_value = stats.ttest_1samp(sample, 0)[1]
# 輸出結果
print('樣本均值為：', sample_mean)
print('樣本標準差為：', sample_std)
print('t 值為：', t_value)
print('P 值為：', p_value)

在這段代碼中，我們首先使用 numpy 生成 10 個服從正態分布的隨機數，然后計算樣本均值和樣本標準差。接著使用 scipy 中的 ttest_1samp 函數計算 t 值和 P 值，其中 ttest_1samp 函數的第一個參數是我們的樣本數據，第二個參數是用于對比的理論值。最后我們輸出了樣本均值、樣本標準差、t 值和 P 值。

以上代碼即為使用 Python 計算服從 t 分布的一個例子，通過使用 Python 的工具包和函數可以方便地進行統計分析和數據處理。