已知一个722列的dataframe数据，请直接使用Python代码求每一列数据的均值并绘制所有均值的折线图，同时进行一元线性回归，并生成回归结果以及示意图，上述结果都保存到电脑桌面上，要求图非常大可以直观清晰的看图

首先，需要安装必要的库。在这里，我们需要使用 `pandas` 库来读取数据，`numpy` 库来计算均值，`matplotlib` 库来绘图，以及 `sklearn` 库来进行一元线性回归。

!pip install pandas numpy matplotlib sklearn

然后，使用 `pandas` 读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('path/to/data.csv')

接下来，使用 `numpy` 计算每一列的均值：

import numpy as np

means = df.mean()

然后，使用 `matplotlib` 绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(means)
plt.show()

接着，使用 `sklearn` 进行一元线性回归：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = np.array(df.columns).reshape(-1, 1)
y = means

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

最后，生成回归结果以及示意图，并将结果保存到桌面：

import os

# 获取桌面路径
desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop')

# 生成回归结果
result_df = pd.DataFrame({'column': df.columns, 'mean': means, 'prediction': model.predict(X)})
result_df.to_csv(os.path.join(desktop_path, 'regression_result.csv'), index=False)

# 生成示意图
plt.plot(X, y, 'o')
plt.plot(X, model.predict(X), 'k-')
plt.show()
plt.savefig(os.path.join(desktop_path, 'regression_plot.png'))

希望这些代码能帮到你！