Python是一種功能強大的編程語言，可以用于各種數據分析任務。其中，統計分析是Python廣泛應用的領域之一。本文介紹如何使用Python計算T統計量。

# 導入必要的庫
import numpy as np
from scipy import stats
# 創建兩個樣本數據
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5])
# 進行T檢驗
t, p = stats.ttest_ind(x, y)
# 輸出結果
print("T統計量：", t)
print("P值：", p)

在本例中，我們導入了NumPy和SciPy庫。然后，我們創建了兩個樣本數據x和y。接著，我們使用Scipy庫的stats.ttest_ind函數進行T檢驗，并將T統計量和P值分別存儲在變量t和p中。最后，我們輸出了T統計量和P值。

當我們運行上面的代碼時，我們得到以下輸出：

T統計量： 2.01246117974981
P值： 0.07095288095156036

根據上面的結果，我們可以得出結論：在5%的顯著性水平下，兩個樣本在均值上沒有顯著差異。

總之，Python是一種功能強大的工具，可以用于各種統計分析任務，包括計算T統計量。借助Python的科學計算庫，我們可以方便地計算T統計量和P值，以判斷兩個樣本在均值上是否存在顯著差異。