作為一種常用的編程語言，Python在計算特征值方面表現出色。特征值是矩陣理論中的一個重要概念，可以用于描述矩陣的性質以及對于一些問題的解決。

在Python中計算特征值需要使用NumPy庫。NumPy是一個基于Python的科學計算庫，提供了一個強大的數組對象和各種科學計算功能。下面的代碼演示了如何使用NumPy計算一個2*2的矩陣的特征值：

import numpy as np
# 定義一個2*2的矩陣
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 計算矩陣a的特征值和特征向量
w, v = np.linalg.eig(a)
print("矩陣a的特征值為：", w)
print("矩陣a的特征向量為：", v)

在上面的代碼中，np.linalg.eig(a)函數用于計算矩陣a的特征值和特征向量。特征值存儲在w變量中，特征向量存儲在v變量中。最后通過print語句輸出了矩陣a的特征值和特征向量。

特征值在機器學習中也有廣泛的應用。例如，通過計算特征值可以將數據降維，將高維數據轉換為低維數據，方便進行數據可視化和模型訓練。

總的來說，Python計算特征值非常簡單，只需要用到NumPy庫中的相關函數即可。如果你對矩陣理論和機器學習感興趣，不妨學習一下Python相關的知識。