Python矿业权评估是一种基于Python编程语言的矿业权评估方法，利用该方法可以对不同类型矿产资源进行评估。在Python的支持下，矿业权评估变得更加简单、高效，通过数据分析和模型计算，可实现矿产资源的准确评估。

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)

在以上代码中，我们首先使用Pandas库读取了“mining_data.csv”文件中的数据，并将其分为特征矩阵X和目标向量y。接下来，我们使用线性回归模型对其进行拟合，并将新的数据进行预测。该方法可以根据不同的数据集进行评估，还可以根据需要进行改进和优化。

Python矿业权评估方法的应用可以帮助矿业企业更加准确地评估其经济效益，提高资源的利用率和生产效率，为企业的盈利和发展提供有力支持。