用python写一元线性回归完成金融行业收入表的线性回归模型

好的，下面是用Python实现一元线性回归完成金融行业收入表的线性回归模型的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
Y = np.array([1.2, 2.5, 3.6, 4.5, 5.8])

# 计算均值
mean_x = np.mean(X)
mean_y = np.mean(Y)

# 计算协方差和方差
cov_xy = np.sum((X-mean_x)*(Y-mean_y))
var_x = np.sum((X-mean_x)**2)

# 计算斜率和截距
beta1 = cov_xy/var_x
beta0 = mean_y - beta1*mean_x

# 绘制回归线
x = np.linspace(0, 6, 100)
y = beta0 + beta1*x
plt.scatter(X, Y)
plt.plot(x, y, color='r')
plt.xlabel('GDP')
plt.ylabel('Industry Income')
plt.show()

# 进行预测
x_pred = 6
y_pred = beta0 + beta1*x_pred
print("预测的金融行业收入为：", y_pred)

这段代码首先输入了金融行业收入表中的数据，然后计算了均值、协方差和方差，接着计算了斜率和截距，最后绘制了回归线并进行了预测。您可以将输入数据替换为您自己的数据，然后运行这段代码来完成金融行业收入表的线性回归模型。