调用标准回归函数，学得回归系数，并在上面散点图上绘制回归线

好的，我可以为您解答。

首先，为了调用标准回归函数，您需要导入相应的库：

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

然后，您需要准备好数据集。假设您有两个数组 x 和 y，分别存储自变量和因变量：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

接下来，您可以使用 LinearRegression 类来拟合数据，并求出回归系数：

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(x.reshape(-1, 1), y)

# 获取回归系数
coef = model.coef_[0]
intercept = model.intercept_

现在，您已经得到了回归系数 coef 和截距 intercept。接下来，您可以在散点图上绘制回归线，代码如下：

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 绘制回归线
x_line = np.arange(1, 6, 0.1)
y_line = coef * x_line + intercept
plt.plot(x_line, y_line, color='r')

# 显示图形
plt.show()

这样，您就可以得到一张带有回归线的散点图了。