python duoyuan线性拟合

要进行多元线性拟合，可以使用 Python 中的 scikit-learn 库。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义输入数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 5, 7])

# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 打印模型参数
print("Intercept:", model.intercept_)
print("Coefficients:", model.coef_)

在上面的代码中，我们首先定义了输入数据 X 和目标变量 y。然后，我们使用 scikit-learn 的 LinearRegression 类创建一个线性回归模型，并使用 fit() 方法拟合数据。最后，我们打印出模型的截距和系数。

注意，输入数据的每一行表示一个样本，而每一列表示一个特征。在本例中，我们有两个特征，即两列数据。如果你有更多的特征，只需要添加更多的列即可。