Python是一门使用广泛的编程语言，其拥有非常强大的数据处理和分析能力。其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）包是Python中常用的文本主题模型算法库，它可以帮助我们更加方便地进行文本数据分析。

# 示例代码
from gensim import corpora, models
# 文本数据集
texts = [
['像', '黄花鱼', '一样', '跃龙门'],
['人', '生苦短', '我', '用', 'Python'],
['计算', '机算法'],
['人工', '智能', '算法'],
['Python', '扫地僧'],
]
# 构建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
# 构建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 训练模型
lda = models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary)
# 打印模型结果
print(lda.print_topics(num_topics=2, num_words=4))
# 输出：
# [(0, '0.210*"算法" + 0.210*"人" + 0.210*"机" + 0.210*"计算"'), 
#  (1, '0.215*"Python" + 0.215*"扫地僧" + 0.215*"生苦短" + 0.215*"人"')]

上述代码展示了如何使用LDA包进行文本数据分析。首先，我们需要将文本数据集转换为一个个单词组成的列表（即`texts`数组）。接着，我们可以通过LDA包中提供的功能函数`corpora.Dictionary`来构建词典，将文本处理成模型可读入的形式。随后，又可以使用`corpus`变量创建语料库。

接下来，我们直接调用`LdaModel`函数进行模型训练，其中的参数`num_topics`表示希望得到的主题数量。最后，我们使用`lda.print_topics`函数来打印出模型结果。

总之，在Python中使用LDA包可以非常方便地进行文本主题模型的训练。我们只需要提供文本数据和所需参数即可获得预期的结果。