对TXT文件数据（ratio_5,数据，序号）以需要为x数据为y，做出线性回归图，并输出回归方程python

好的，我明白了你的问题。首先，我们需要导入必要的库和数据。假设我们的数据文件名为data.txt，包含三列数据ratio_5、数据和序号，我们可以使用以下代码导入数据：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.txt', sep='\t')

接下来，我们可以使用seaborn库的regplot函数绘制线性回归图，代码如下：

sns.regplot(x='ratio_5', y='数据', data=data)
plt.show()

运行该代码，我们就可以得到一张包含回归直线的散点图。如果需要输出回归方程，我们可以使用scikit-learn库的LinearRegression函数，代码如下：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = data[['ratio_5']]
y = data['数据']

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

print('回归方程为：y = {:.2f}x + {:.2f}'.format(model.coef_[0], model.intercept_))

运行该代码，我们就可以得到回归方程。其中，model.coef_[0]表示回归系数，model.intercept_表示截距项。