用jupyter notebook 进行线性拟合的程序语句

在Jupyter Notebook中进行线性拟合的程序语句如下所示：

1. 导入必要的库和数据集

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])  # 自变量
y = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11])  # 因变量

2. 计算斜率和截距

slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)  # 线性拟合，得到斜率和截距

3. 绘制原始数据和拟合曲线

plt.plot(x, y, 'o', label='Original data')
plt.plot(x, slope*x + intercept, 'r', label='Fitted line')
plt.legend()
plt.show()

4. 输出拟合结果

print('Slope:', slope)
print('Intercept:', intercept)

这些代码将导入必要的库和数据集，使用`np.polyfit()`函数进行线性拟合，绘制原始数据和拟合曲线，最后输出拟合结果。