Python是一種非常流行的編程語言，它在數據分析和機器學習領域有著廣泛的應用。其中，根均方差是一種常用的統計指標，用于評估預測結果與實際結果的誤差。在Python中，我們可以使用numpy庫中的函數來計算根均方差。

import numpy as np
# 構造預測結果和實際結果
y_pred = np.array([1, 2, 3])
y_true = np.array([2, 3, 4])
# 計算根均方差
rmse = np.sqrt(((y_pred - y_true) ** 2).mean())
print("根均方差: ", rmse)

上面的代碼中，我們首先導入了numpy庫，并構造了預測結果和實際結果的數組。然后，使用numpy中的mean函數計算平均誤差的平方，再使用numpy中的sqrt函數計算平均誤差的平方根，即得到了根均方差的值。

根均方差是一種很好的評估預測精度的指標，在機器學習和數據分析領域中廣泛使用。掌握Python中根均方差的計算方法可以幫助我們更好地理解和應用相關算法。