Python礦業權評估是一種基于Python編程語言的礦業權評估方法，利用該方法可以對不同類型礦產資源進行評估。在Python的支持下，礦業權評估變得更加簡單、高效，通過數據分析和模型計算，可實現礦產資源的準確評估。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df = pd.read_csv('mining_data.csv')
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)
new_data = np.array([2, 3, 4, 5, 6]).reshape(1, -1)
output = regressor.predict(new_data)
print(output)

在以上代碼中，我們首先使用Pandas庫讀取了“mining_data.csv”文件中的數據，并將其分為特征矩陣X和目標向量y。接下來，我們使用線性回歸模型對其進行擬合，并將新的數據進行預測。該方法可以根據不同的數據集進行評估，還可以根據需要進行改進和優化。

Python礦業權評估方法的應用可以幫助礦業企業更加準確地評估其經濟效益，提高資源的利用率和生產效率，為企業的盈利和發展提供有力支持。