coefficients = np.polyfit(points[:, :2], points[:, 2], deg=1) 这一段代码有误.

非常抱歉，我再次犯了错误。在上一个回答中，我将 `coefficients = np.polyfit(points[:, :2], points[:, 2], deg=1)` 作为拟合直线的代码，但是这个代码实际上是拟合一个二次曲面的代码，因为它将前两列作为 x 和 y 坐标，第三列作为 z 坐标，使用二次多项式进行拟合。

如果要拟合一条直线，应该将 `points[:, :2]` 改为 `points[:, :1]`，这样就只使用第一列作为 x 坐标进行拟合，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 三维点的坐标
points = np.array([[75, 75, 75], [75, 45, 75], [75, 75, 45], [75, 45, 45],
                   [45, 75, 75], [45, 45, 75], [45, 75, 45], [45, 45, 45]])

# 拟合一条直线
coefficients = np.polyfit(points[:, :1], points[:, 2], deg=1)

# 直线方程
z1 = coefficients[0] * points[:, 0] + coefficients[1]

# 绘制三维图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制数据点
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], c='r', marker='o')

# 绘制直线
ax.plot(points[:, 0], points[:, 1], z1, 'b', label='Line 1')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

# 设置图例
ax.legend()

# 显示图像
plt.show()

现在，代码应该可以正常运行并绘制出一条直线了。非常抱歉再次给您带来不便。