使用 sklearn 库进行一元线性回归分析。 输出线性回归模型的系数和截距。 预测广告投入为38千元时的销售量。 绘制散点图（实际数据点）和回归线。

在Python中，使用`scikit-learn (sklearn)`库进行一元线性回归分析通常包括以下几个步骤：

1. 导入所需的库：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 准备数据集（假设有一个名为`X`的特征列和一个名为`y`的目标列）：

# 假设 X 是一个二维数组，每行代表一个样本，一列是广告投入
# y 是对应的销售量
X = ... # 形如 (n_samples, 1) 的输入数据
y = ... # 形如 (n_samples,) 的目标数据

3. 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)

4. 创建并训练线性回归模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 获取模型的系数（斜率）和截距：

coefficient = model.coef_[0]  # 单变量模型只有一个系数
intercept = model.intercept_  # 截距值
print(f"系数: {coefficient}, 截距: {intercept}")

6. 预测特定广告投入的销售量：

prediction = model.predict([[38000]])  # 对于38000元的广告投入预测销售量
print(f"预测销售量: {prediction[0]}")

7. 绘制散点图和回归线：

plt.scatter(X_test, y_test, label="实际数据")
plt.plot(X_test, model.predict(X_test), color='r', label="回归线")
plt.xlabel('广告投入')
plt.ylabel('销售量')
plt.legend()
plt.show()

以上就是在`sklearn`库中进行一元线性回归分析的基本过程。请注意，你需要根据实际情况提供数据准备的具体细节。