使用python，给出一个输入，该输入为一个m*n的二维数组，在给出一个输出列表，该输出为长度为m，对其做一个线性回归

在Python中，对于一个给定的二维数组（通常是numpy数组），假设它是一个m行n列的数据矩阵，我们可以将其每一行看作是一个样本，进行独立的线性回归。下面是一个简单的示例，使用sklearn库的LinearRegression：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有一个二维数组（例如，m=3, n=2的随机数据）
input_data = np.random.rand(3, 2)
output_data = np.random.rand(3, 1)  # 这里假设你有一个单变量的目标值

# 将二维数组拆分为输入和输出
X = input_data
y = output_data.flatten()  # 将目标值展平，变为一维数组

# 划分数据集（如70%训练集，30%测试集）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 初始化并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 对每个样本（即每行）做线性回归
predictions = model.predict(X_test)

# 输出结果
print("Predictions for each row in the test set:")
print(predictions)

在这个例子中，我们首先划分了输入和输出数据，然后对每一行的输入数据进行线性回归预测。`flatten()`函数用于把二维数组变成一维，便于与一维的目标值进行训练。`predict()`方法则返回每个测试样本对应的预测值。