如何处理二维数据进行多元线性回归呢？

处理二维数据进行多元线性回归通常涉及多个自变量（特征变量）和一个因变量（响应变量）。在Python中，依然可以使用numpy或scipy库中的`linregress()`函数，但它只适用于单输入变量的情况。如果你需要进行多元线性回归，推荐使用统计学习库，如scikit-learn。

下面是一个使用scikit-learn库（sklearn.linear_model.LinearRegression）进行多元线性回归的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其中包含两列自变量（例如 'feature1', 'feature2') 和一列因变量('target')
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 替换为你的数据文件路径

# 将数据分为特征和目标变量
X = data[['feature1', 'feature2']]  # 自变量矩阵
y = data['target']  # 因变量向量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 对新数据进行预测
new_data = pd.DataFrame({'feature1': [value1, value2], 'feature2': [value3, value4]})  # 新的数据点
predictions = model.predict(new_data)

print("模型系数 (weights):", model.coef_)
print("模型截距:", model.intercept_)

在这个例子中，`model.coef_`返回每个特征的权重，`model.intercept_`则给出了常数项（当所有特征值都为0时的结果）。