给我一个从txt中读取（x，y）数据的回归函数python代码

可以使用`numpy`库和`scikit-learn`库来实现从txt中读取（x，y）数据的回归函数。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取txt文件中的数据
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
x = data[:, 0].reshape(-1, 1)
y = data[:, 1]

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

# 预测新的数据
x_new = np.array([10]).reshape(-1, 1)
y_new = model.predict(x_new)

# 打印预测结果
print('Predicted y value for x = 10:', y_new[0])

在这个示例代码中，我们首先使用`numpy`库中的`loadtxt()`方法从txt文件中读取数据，然后把数据分别存储到`x`和`y`变量中。接着，使用`scikit-learn`库中的`LinearRegression()`方法创建一个线性回归模型，并使用`fit()`方法训练模型。最后，使用`predict()`方法预测新的数据，并打印预测结果。

需要注意的是，读取的txt文件中需要包含两列数据，中间用逗号隔开，例如：

1,2
2,4
3,6
4,8
5,10

其中第一列为`x`数据，第二列为`y`数据。