在jupyter notebook中用代码表达出来根据所提供的房价数据，预测条件为面积150平方, 位于6楼,8年楼龄,没有特权的房子价格是多少

在Jupyter Notebook中，如果你想要通过Python代码预测房价，通常我们会使用机器学习库如scikit-learn来实现线性回归模型，这里假设有一个房价数据集（例如pandas DataFrame），包含'面积'、'楼层'、'楼龄'和'是否有特权'等特征，以及'价格'作为目标变量。

首先，你需要安装必要的库：

!pip install numpy pandas scikit-learn

然后，假设你的数据集名为`house_data`，你可以按照以下步骤进行：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设房子数据已经读入并预处理过
data = pd.read_csv('house_data.csv')  # 替换为实际文件路径

# 定义特征和目标变量
X = data[['面积', '楼层', '楼龄', '是否有特权']]
y = data['价格']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测特定房屋的价格
specific_house = [[150, 6, 8, 0]]  # 特定条件的特征向量
predicted_price = model.predict(specific_house)

print(f"预测的150平米、6楼、8年楼龄、无特权房子的价格约为: {predicted_price[0]:.2f}元")

请记得根据实际情况调整代码，比如文件路径、数据预处理步骤以及特征选择。此外，这只是一个基础示例，实际预测可能需要更复杂的特征工程和模型优化。