Python變數貢獻度排名

在Python中，變數貢獻度排名通常不是直接計算的，因為這通常涉及到統計學中的概念，如信度分析、因素分析或機器學習中的特徵重要性評估。這些方法通常用於數據挖掘、機器學習或統計分析中，而不是直接用於Python變數。

如果你是在問如何計算機器學習模型中特徵的貢獻度，那麼這取決於你使用的模型和評估方法。例如，對於決策樹和隨機森林，可以使用基於樹結構的度量（如基尼係數或信息增益）來評估特徵的重要性。對於迴歸模型，可以使用特徵係數標準差來評估特徵的重要性。

如果你是在問如何對Python中的變數進行排序，這可以通過內置的sorted()函數或變數的sort()方法來實現。例如：

# 假設我們有一個列表變數名為 'my_list'
my_list = [1, 3, 2, 4]

# 使用 sorted() 函數來排序並列印結果
print(sorted(my_list))  # 輸出: [1, 2, 3, 4]

# 使用 sort() 方法來排序並列印列表
my_list.sort()
print(my_list)  # 輸出: [1, 2, 3, 4]

請注意，這僅僅是對列表進行排序的例子，而不是計算變數的貢獻度。如果你需要計算機器學習模型中特徵的貢獻度，你需要使用適當的機器學習庫和算法（如scikit-learn）來進行評估。