写一个能够实现一元线性回归的python代码，要求输入两个列表，返回一个新的拟合过的列表

好的，以下是一元线性回归的Python代码：

import numpy as np

def linear_regression(x, y):
    x_mean = np.mean(x)
    y_mean = np.mean(y)
    numerator = sum((xi - x_mean) * (yi - y_mean) for xi, yi in zip(x, y))
    denominator = sum((xi - x_mean) ** 2 for xi in x)
    beta1 = numerator / denominator
    beta0 = y_mean - beta1 * x_mean
    return [beta0 + beta1 * xi for xi in x]

这个代码实现了输入两个列表x和y，返回一个拟合过的列表，这个拟合过的列表实现了一元线性回归。如果您有任何问题，请问我。

相关问题

python手写代码实现一元线性回归

好的，我可以回答这个问题。一元线性回归是指仅有一个自变量的线性回归模型。以下是Python手写代码实现一元线性回归的示例：

import numpy as np

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

# 定义线性回归函数
def linear_regression(x, y):
    n = np.size(x)
    m_x, m_y = np.mean(x), np.mean(y)
    SS_xy = np.sum(y*x) - n*m_y*m_x
    SS_xx = np.sum(x*x) - n*m_x*m_x
    b_1 = SS_xy / SS_xx
    b_0 = m_y - b_1*m_x
    return(b_0, b_1)

# 计算并打印出斜率和截距
b_0, b_1 = linear_regression(x, y)
print('斜率：', b_1)
print('截距：', b_0)

这里使用了NumPy库来进行矩阵运算，首先定义了输入数据x和y，然后定义了线性回归函数。该函数计算并返回斜率和截距，最后在主函数中调用该函数并打印出结果。

写一个线性回归python代码

以下是一个基本的线性回归Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * x + np.random.rand(100, 1)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=10)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 计算参数
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
numerator = 0
denominator = 0
for i in range(len(x)):
    numerator += (x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean)
    denominator += (x[i] - x_mean) ** 2
beta = numerator / denominator
alpha = y_mean - beta * x_mean

# 绘制线性回归线
x_plot = np.linspace(0, 1, 2)
y_plot = alpha + beta * x_plot
plt.plot(x_plot, y_plot, color='r')

plt.show()

运行代码后，将生成一个随机数据的散点图和线性回归线。其中，代码首先生成了随机数据，然后计算出了线性回归的参数，最后绘制了散点图和线性回归线。