运行python文件能做机器学习吗

当然可以！Python是一种非常流行的编程语言，尤其在机器学习和数据科学领域。要使用Python进行机器学习，您需要安装一些库和框架，例如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。这些库提供了许多用于数据处理、可视化和机器学习算法实现的工具。

以下是一个简单的Python代码示例，使用Scikit-learn库进行线性回归：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和目标变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的目标变量
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

这个示例展示了如何使用Python和Scikit-learn库进行基本的机器学习任务。当然，Python还有很多其他的库和框架可以用于更复杂的机器学习和深度学习任务。