y = 139.21*x1 + -8738.02*x2 + 89597.91 给出它的可视化梯度下降代码

这是一个线性回归方程，表示目标变量y通过两个特征x1和x2的线性组合。公式中的系数139.21和-8738.02分别对应于x1和x2的斜率，而89597.91则是截距。

要使用可视化来展示梯度下降的过程，我们可以使用Python中的matplotlib库绘制线性回归线，并用numpy和sklearn库来进行梯度下降算法模拟。这里是一个简化的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有样本数据
x1_values = np.linspace(-10, 10, 100)  # x1范围的等差序列
x2_values = np.random.normal(0, 1, len(x1_values))  # 随机生成x2值

# 创建线性组合的数据点
y_values = 139.21 * x1_values + -8738.02 * x2_values + 89597.91

# 初始化模型和学习率
model = LinearRegression()
learning_rate = 0.01
iterations = 1000

# 模拟梯度下降过程
for _ in range(iterations):
    model.fit(x1_values.reshape(-1, 1), y_values)
    coefficients = model.coef_
    
    # 更新直线位置
    line = coefficients[0] * x1_values + coefficients[1]
    
    # 可视化
    plt.scatter(x1_values, y_values)
    plt.plot(x1_values, line, c='r')
    plt.pause(0.001)  # 暂停一小段时间以便观察更新

plt.show()

# 注意：这个示例简化了实际的梯度下降步骤，通常我们会优化一个损失函数，并不是直接基于线性组合来移动直线

这段代码将显示目标变量y随着x1的变化趋势，并演示了梯度下降算法调整线性模型参数的过程。