用emcee库，定义一个折线的函数，该函数具有相同的b值，不同的k值，同时拟合两组不同的数据

在Python中，`emcee`是一个强大的MCMC（Markov Chain Monte Carlo）库，常用于统计分析和模型参数估计。为了用`emcee`来拟合具有相同b值但不同k值的折线函数，并且分别对两组不同的数据进行拟合，首先你需要创建一个自定义的模型函数，然后定义它的参数和数据处理部分。

假设你的数据集有两个列表，每组都有x和y值，我们有一个基础的线性模型`linear_model(x, k, b)`，其中k控制斜率，b控制y轴截距。下面是步骤：

import numpy as np
from scipy.stats import linregress  # 用于计算简单线性回归，作为初始猜测
import emcee

# 定义基础线性模型
def linear_model(x, k, b):
    return k * x + b

# 假设你有两组数据 data1_x, data1_y 和 data2_x, data2_y
data1_x = np.array([...])
data1_y = np.array([...])
data2_x = np.array([...])
data2_y = np.array([...])

# 初始猜测的k和b值（例如，通过简单的线性回归获取）
slope_guess1, intercept_guess1, _, _, _ = linregress(data1_x, data1_y)
slope_guess2, intercept_guess2, _, _, _ = linregress(data2_x, data2_y)

# 现在我们需要一个包含两个参数（k1, b1 对于第一组数据，k2, b2 对于第二组数据）的联合模型
def lnprob(pars, x1, y1, x2, y2):
    k1, b1, k2, b2 = pars
    model1 = linear_model(x1, k1, b1)
    model2 = linear_model(x2, k2, b2)
    
    likelihood1 = -0.5 * np.sum((y1 - model1)**2)  # 第一组数据的似然
    likelihood2 = -0.5 * np.sum((y2 - model2)**2)  # 第二组数据的似然
    
    return likelihood1 + likelihood2

# 初始化walkers（模拟粒子）围绕初始猜测分布
n_walkers = 100
p0 = [[slope_guess1 + 1e-4*np.random.randn(), intercept_guess1 + 1e-4*np.random.randn(),
       slope_guess2 + 1e-4*np.random.randn(), intercept_guess2 + 1e-4*np.random.randn()]
      for _ in range(n_walkers)]

# 创建Emcee Ensemble实例并开始拟合
sampler = emcee.EnsembleSampler(n_walkers, 4, lnprob, args=(data1_x, data1_y, data2_x, data2_y))
pos, prob, state = sampler.run_mcmc(p0, 1000)  # 运行一定数量的步长

# 打印一些结果
best_fit_k1, best_fit_b1 = pos[np.argmax(prob), :2]
best_fit_k2, best_fit_b2 = pos[np.argmax(prob), 2:]

# 结果存储和可视化...