怎么用Python写A地产公司需要竞标B城市的一块商业用地，因此，A公司需要评估该城市未来的房价趋势，以确保在未来5年内可以收回竞标地皮的成本。为此，A公司要做一个关于B城市的房价趋势的分析。

好的，我可以为您提供一些Python代码示例。首先，您需要准备好相关的数据，如过去几年的房价数据、B城市的经济发展情况、政策变化等信息。然后，可以使用Python中的pandas、numpy等库，对数据进行处理和分析，以找到相关的趋势和规律。最后，可以使用机器学习算法，如回归算法，对未来的房价趋势进行预测。以下是一个简单的Python代码示例，供您参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
X = data[['经济发展情况', '政策变化']]
y = data['房价']

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测未来5年的房价趋势
new_X = np.array([[B城市的经济发展情况, B城市的政策变化]])
prediction = model.predict(new_X)

# 输出预测结果
print('未来5年的房价趋势为:', prediction)

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上，房价趋势的数据分析和预测需要考虑到很多因素，如不同时间段内的市场波动、政策变化等，需要进行更加细致的分析和预测。