python手写代码实现一元线性回归

好的，我可以回答这个问题。一元线性回归是指仅有一个自变量的线性回归模型。以下是Python手写代码实现一元线性回归的示例：

import numpy as np

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

# 定义线性回归函数
def linear_regression(x, y):
    n = np.size(x)
    m_x, m_y = np.mean(x), np.mean(y)
    SS_xy = np.sum(y*x) - n*m_y*m_x
    SS_xx = np.sum(x*x) - n*m_x*m_x
    b_1 = SS_xy / SS_xx
    b_0 = m_y - b_1*m_x
    return(b_0, b_1)

# 计算并打印出斜率和截距
b_0, b_1 = linear_regression(x, y)
print('斜率：', b_1)
print('截距：', b_0)

这里使用了NumPy库来进行矩阵运算，首先定义了输入数据x和y，然后定义了线性回归函数。该函数计算并返回斜率和截距，最后在主函数中调用该函数并打印出结果。