Python是一個流行的編程語言，被廣泛應用于數據科學領域。在本文中，我們將探討如何使用Python來預測溫度。

# 導入需要的庫
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 讀取溫度數據
data = pd.read_csv('temperature.csv')
# 準備數據
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 建立模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)
# 預測溫度
temperature = regressor.predict([[6]])
# 輸出預測結果
print("預測的溫度是：", temperature)

上面的Python代碼演示了如何使用線性回歸算法來預測溫度。我們首先從CSV文件中讀取溫度數據，然后將其拆分為特征和目標變量。

接下來，我們使用LinearRegression()函數來建立線性回歸模型，并使用fit()函數來訓練模型。最后，我們通過predict()函數將我們的預測應用于新數據，并打印出預測結果。

這種方法可以用于預測任何與溫度相關的情況，如天氣預報或氣候變化研究。Python提供了許多庫和函數，使得數據分析和預測變得輕松簡單。