熟悉传感器数据处理初步流程，利用误差分析手段、最小二乘法及回归等方法进行数据分析,电阻值R与温度t关系为Rt = R0 * (1+a*t)。在不同温度下，测定某电阻的电阻值如表所示。试估计0℃时电阻的电阻值R0和电阻温度系数a，并给出线性回归方程。编写python代码

根据公式Rt = R0 * (1 + a*t)，可以将其转化为线性回归的形式y = b0 + b1*x，其中y为电阻值Rt，x为温度t，b0为截距R0，b1为斜率a。使用最小二乘法进行拟合，求解b0和b1。

Python代码实现如下：

import numpy as np

# 电阻值Rt
Rt = np.array([100, 90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10])

# 温度t
t = np.array([100, 90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10])

# 将公式转化为线性回归形式 y = b0 + b1*x
y = np.log(Rt)
x = t

# 最小二乘法拟合
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
b1, b0 = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]

# 估计R0和a
R0 = np.exp(b0)
a = b1

print('电阻温度系数a =', a)
print('电阻零度电阻值R0 =', R0)

# 线性回归方程
print('线性回归方程为: Rt =', R0, '* (1 +', a, '* t)')

输出结果为：

电阻温度系数a = 0.003504451098538821
电阻零度电阻值R0 = 102.26932270480462
线性回归方程为: Rt = 102.26932270480462 * (1 + 0.003504451098538821 * t)