import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import * #构建因变量矩阵（碳排放量） s = np.array([28668.33, 27440.32, 27374.39, 25090.52, 26120.05]) #转换为列向量 s = s.reshape(-1, 1) #构建自变量矩阵（城镇化率、绿化覆盖率、人口密度、居民平均消费） X = np.array( [[0.477, 0.387, 168.8, 13600,19888,170.98], [0.489, 0.399, 170, 14800,18756,181.57], [0.504, 0.40, 171, 16200,19229,198.91], [0.5229, 0.405, 172, 17700,19916,237], [0.5391, 0.418, 172, 19300,20791,254]]) #计算回归系数 beta = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T.dot(s)) #计算常数项 X=np.column_stack((np.ones(X.shape[0]),X)) #将值赋给各系数 beta0,beta1, beta2, beta3,beta4,beta5,beta6 = beta.flatten() #打印回归系数 print(beta0, beta1, beta2, beta3,beta4,beta5,beta6)

这是一个使用numpy和matplotlib库进行回归分析的代码。首先，通过`np.array`函数创建了一个列向量`s`，表示因变量（碳排放量）。然后，使用`np.array`函数创建了一个矩阵`X`，表示自变量（城镇化率、绿化覆盖率、人口密度、居民平均消费）。接下来，通过求解线性回归方程的最小二乘解，计算出回归系数`beta`。然后，将常数项添加到自变量矩阵`X`中，并将其赋值给各个系数`beta0, beta1, beta2, beta3, beta4, beta5, beta6`。最后，打印出回归系数的值。

请注意，这段代码没有进行任何数据处理或图表绘制的操作。如果你有关于该代码的更多问题，请继续提问。