Python 是当今最流行的高级程序语言之一，拥有丰富的工具库和框架。其中，随机森林库(Random Forest Library)是机器学习中常用的一种算法，它可以进行分类、回归和特征选择等问题。在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现随机森林算法。

首先，我们需要安装 scikit-learn 库。在命令行中输入以下命令：

pip install -U scikit-learn

安装成功后，我们可以通过以下代码来实现随机森林分类器：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,
n_informative=2, n_redundant=0,
random_state=0, shuffle=False)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=2,
random_state=0)
clf.fit(X, y)
print(clf.feature_importances_)
# 输出：[0.14205973 0.76664038 0.0282433 0.06305659]
print(clf.predict([[0, 0, 0, 0]]))
# 输出：[1]

上述代码中，我们通过 make_classification 方法生成了一个包含 4 个特征和 1000 个样本的数据集。然后，我们构建了一个随机森林分类器，其中包含 100 个决策树。最后，我们用 predict 方法来对一组新数据进行预测。

另外，我们还可以通过以下代码来实现随机森林回归器：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
X, y = make_regression(n_features=4, n_informative=2,
random_state=0, shuffle=False)
regr = RandomForestRegressor(max_depth=2, random_state=0)
regr.fit(X, y)
print(regr.feature_importances_)
# 输出：[0.18146984 0.81473937 0.00145312 0.00233767]
print(regr.predict([[0, 0, 0, 0]]))
# 输出：[-8.32987858]

上述代码中，我们通过 make_regression 方法生成了一个包含 4 个特征的数据集。然后，我们构建了一个随机森林回归器，其中包含了多个决策树。最后，我们用 predict 方法来对一组新数据进行预测。

总之，随机森林库是 Python 机器学习中常用的一种工具，可以用来解决分类、回归和特征选择等问题。在实践中，我们可以通过 scikit-learn 库来实现随机森林算法。