通过python设定一个数据集（实数集），应用所学的线性回归理论，找出其拟合的线性函数。

好的，您可以使用Python来生成一个数据集并应用线性回归模型进行拟合。以下是一个简单的示例代码，帮助您理解线性回归的实现过程：

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

# 生成数据集
np.random.seed(0)
X = np.linspace(0, 10, 100)
y = 2*X + 1 + np.random.randn(100)*2

# 绘制散点图
plt.scatter(X, y)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test = X[:80].reshape(-1, 1), X[80:].reshape(-1, 1)
y_train, y_test = y[:80], y[80:]

# 创建线性回归模型并进行拟合
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 绘制拟合直线
plt.plot(X, model.predict(X.reshape(-1, 1)), color='r')

# 输出模型参数
print('Intercept:', model.intercept_)
print('Coefficient:', model.coef_[0])

解释一下上述代码的步骤：
1. 首先，我们使用numpy库生成一个包含100个实数的数据集X，并随机生成一个偏差为2的噪声向量y。
2. 然后，我们使用matplotlib库绘制散点图，以可视化数据分布。
3. 接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，其中80个数据点用于训练，20个数据点用于测试。
4. 然后，我们使用sklearn库创建一个线性回归模型，并使用训练集进行拟合。
5. 最后，我们使用matplotlib库绘制拟合直线，并输出模型的截距和系数。

通过运行上述代码，您将得到一个拟合直线，并输出线性回归模型的截距和系数。您可以尝试使用不同的数据集和参数来进行拟合，并观察拟合效果。