对数据进行二元线性回归分析得出系数的Python代码

以下是使用Python进行二元线性回归分析并得出系数的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 输入数据
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([3, 7, 11])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(x, y)

# 输出系数
print('Coefficients:', model.coef_)

在代码中，我们首先导入了`numpy`和`sklearn`库。然后我们定义了输入数据`x`和`y`，这里`x`是一个2维数组，每一行表示一个样本的特征值，共有3个样本；`y`是一个1维数组，表示每个样本对应的目标值。接着我们创建了一个`LinearRegression`模型，并使用`fit`方法对模型进行训练。最后，我们输出了模型的系数，即回归方程中自变量的系数。