Python是一种流行的编程语言，具有强大的数据处理能力。在机器学习领域，Python常用于构造训练集，进而进行模型训练。本文介绍如何使用Python构造训练集。

#导入所需库
import numpy as np
import pandas as pd
#构造训练集
features = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
labels = np.array([0, 1, 1])
#将数据集转化为DataFrame
training_data = pd.DataFrame({'feature1': features[:, 0], 'feature2': features[:, 1], 'feature3': features[:, 2], 'label': labels})
#打印训练集
print(training_data)

上述代码中，我们首先导入numpy和pandas库。接着，我们使用numpy构造了一个3*3的特征矩阵和一个包含3个元素的标签向量。

然后，我们使用pandas将特征矩阵和标签向量整合到一起，构造成一个DataFrame形式的数据集。最后，我们打印出训练集。代码实现简单、直观。

总之，使用Python构造训练集是非常容易的，可以通过numpy和pandas两个库实现。Python在机器学习领域有着广泛的应用，学习Python必将对我们日后的工作有着重要的帮助。