py，我现在有一个字典，{0: [], 1: [], 2: [], 3: [], 4: [], 5: [], 6: [], 7: {'points': [array([75., 75., 75.]), array([75., 45., 75.]), array([75., 75., 45.]), array([75., 45., 45.]), array([45., 75., 75.]), array([45., 45., 75.]), array([45., 75., 45.]), array([45., 45., 45.])]}}。其中键值代表的是某个区域的编号，内容代表的是一组三维数据点，如何对该字典有三维数据点的部分进行一次一次线性拟合？

你可以使用Python中的numpy库进行线性拟合。首先，需要将字典中的三维数据点提取出来，可以使用以下代码：

import numpy as np

points = np.array(list(dic[7]['points']))

然后，使用numpy中的polyfit函数进行拟合，代码如下：

fit = np.polyfit(points[:,0], points[:,1], 1)

这里的`points[:,0]`表示取所有数据点的第一维数据，`points[:,1]`表示取所有数据点的第二维数据，`1`表示进行一次线性拟合。

如果需要对三维数据点的每一维都进行线性拟合，可以使用循环，代码如下：

fit_results = []
for dim in range(3):
    fit = np.polyfit(points[:,dim], points[:,2], 1)
    fit_results.append(fit)

这里的`fit_results`是一个列表，包含了三个元素，每个元素是一个一次线性拟合的结果，其中第一个元素是对第一维数据进行拟合的结果，第二个元素是对第二维数据进行拟合的结果，第三个元素是对第三维数据进行拟合的结果。