用python构建一个线性模型，在不调用任何库的情况下

在Python中构建一个简单的线性模型通常会涉及到数学计算和数据操作，因为实际的机器学习库如scikit-learn已经为我们封装了复杂的算法。但是如果你想要从底层开始，可以使用纯Python编写基础的线性回归模型，这里是一个基本的示例：

class LinearModel:
    def __init__(self):
        self.weights = None
        self.bias = None

    # 模型参数初始化
    def initialize_weights(self, input_dim):
        self.weights = np.zeros(input_dim)
        self.bias = 0

    # 线性方程 y = w_0 + w_1*x_1 + ... + w_n*x_n
    def predict(self, features):
        return np.dot(features, self.weights) + self.bias

    # 使用梯度下降法更新权重
    def update(self, features, targets, learning_rate):
        errors = targets - self.predict(features)
        gradient = -np.mean(features.T * errors)

        self.weights += learning_rate * gradient
        self.bias += learning_rate * np.mean(-errors)

# 示例用法
input_dim = len(X[0])  # 假设X是一个二维数组，代表特征矩阵
model = LinearModel()
model.initialize_weights(input_dim)

# 假设我们有一个训练集 (X, y)，其中X是特征，y是目标值
for _ in range(num_iterations):  # 迭代次数
    model.update(X, y, learning_rate)

这里假设你已经有了特征向量`X`和目标变量`y`。这个例子非常基础，实际上做线性回归时更常用的是使用像`numpy`、`scipy`等数学库来简化计算，并使用更成熟的优化方法如随机梯度下降或批量梯度下降。