python中,类似r语言lm函数的第三方库

Python 中并没有直接像 R 语言中的 `lm()` 函数那样的内置线性模型库，因为 Python 的统计分析主要依赖于 `statsmodels` 和 `scikit-learn` 这两个非常流行的第三方库。`statsmodels` 提供了丰富的统计模型，包括线性回归 (`LinearRegression`)，而 `scikit-learn` 更偏重于机器学习，其 `LinearRegression` 类也常用于线性回归任务。

如果你想要在 Python 中构建类似于 R 中 `lm()` 的功能，可以参考以下步骤：

1. 使用 `statsmodels.formula.api` 来创建线性模型，如 `smf.ols(formula, data)`，其中 `formula` 是描述变量之间关系的字符串，`data` 是包含数据的 DataFrame。

   import statsmodels.formula.api as smf

   model = smf.ols('y ~ x1 + x2', data=df)

2. 调用 `fit()` 方法拟合模型，得到 `results` 对象，可以获取各种统计信息和预测结果。

   results = model.fit()
   print(results.summary())

如果你想做更高级的统计分析，比如岭回归、Lasso 等，则可以在 `sklearn.linear_model` 中找到相应的模块。