2、实现回归函数的计算生成， 使用sklearn算法库实现：from sklearn.linear_model import LinearRegression matlab可直接使用矩阵形式得到模型参数。

在Python中，利用scikit-learn库中的LinearRegression模块可以方便地实现线性回归模型的计算生成。这个库提供了一个简单易用的接口，让我们能够快速构建和训练线性回归模型。下面是一个简单的例子：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 数据分割
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 线性回归模型
import numpy as np  # 数组处理

# 假设我们有数据集，X是特征数组，y是目标变量
X = ...  # 输入特征矩阵，例如二维numpy数组
y = ...  # 目标变量向量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)  # 使用训练数据拟合模型

# 获取模型参数（斜率和截距）
coef = model.coef_  # 斜率
intercept = model.intercept_  # 截距

# 如果你在Matlab中，可以直接通过矩阵运算得到模型参数，但在Python中，需要通过模型对象的方法获取。

# 在Python里，你可以使用模型对新数据进行预测
predictions = model.predict(X_test)