以profit_data.txt数据集为基础，运用python语言，按照以下步骤以Sklearn中线性回归算法计算城市利润和人口数据，并绘制散点图 1、导入需要的包 2、打开数据集所在的文件 3、打印输出data、xArr和yArr观察数据 4、数据可视化-绘制散点图 5、利用sklearn中线性回归linear_model中LinearRegression建立回归模型并拟合数据。 6、调用.predict()函数拟合结果 7、可视化，分别在一副图中显示数据点和回归曲线。回归曲线用蓝色直线。 8、模型评估：输出均方误差（MSE）。

好的，我来一步步回答你的问题。

1、导入需要的包：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2、打开数据集所在的文件：

data = pd.read_csv('profit_data.txt', header=None, names=['Population', 'Profit'])

3、打印输出data、xArr和yArr观察数据：

print(data.head())
xArr = np.array(data['Population'])
yArr = np.array(data['Profit'])
print(xArr[:5], yArr[:5])

4、数据可视化-绘制散点图：

plt.scatter(xArr, yArr, marker='x')
plt.xlabel('Population')
plt.ylabel('Profit')
plt.show()

5、利用sklearn中线性回归linear_model中LinearRegression建立回归模型并拟合数据：

model = LinearRegression()
model.fit(xArr.reshape(-1,1), yArr)

6、调用.predict()函数拟合结果：

y_predict = model.predict(xArr.reshape(-1,1))

7、可视化，分别在一副图中显示数据点和回归曲线。回归曲线用蓝色直线。

plt.scatter(xArr, yArr, marker='x')
plt.plot(xArr, y_predict, color='blue')
plt.xlabel('Population')
plt.ylabel('Profit')
plt.show()

8、模型评估：输出均方误差（MSE）。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(yArr, y_predict)
print(mse)

以上就是按照题目要求的一些基本代码实现了，希望能帮到你。