python怎么求一元线性回归方程

要进行一元线性回归，需要先导入相关的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接着，我们需要准备相关的数据。假设我们有一组数据集如下：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

接下来，我们需要将数据进行处理，变成一个表格的形式：

data = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

现在，我们就可以创建一个线性回归模型，并进行拟合：

model = LinearRegression()
model.fit(data[['x']], data['y'])

最后，我们就可以得到一元线性回归方程的斜率和截距：

slope = model.coef_[0]
intercept = model.intercept_

因此，这组数据的一元线性回归方程为：y = 2x + 1。