X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] X1=X1[:2928] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] x21=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: x2.append(i) else: x21.append(i) # x2=x2[:len(x21)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] x31=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) else: x31.append(i) # x3=x3[:len(x31)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] x41=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) else: x41.append(i) # x4=x4[:len(x41)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] x51=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) else: x51.append(i) # x5=x5[:len(x51)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] x61=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) else: x61.append(i) # x6=x6[:len(x61)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] x71=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) else: x71.append(i) # x7=x7[:len(x71)]np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())具体代码如下，要怎么修改？

根据你的代码，报错是由于有些数组在第0维上的大小不匹配，导致无法使用`np.c_`函数进行连接。具体来说，`x2`、`x3`、`x4`、`x5`、`x6`、`x7`这些数组在第0维上的大小都是5808，而`X1`数组在第0维上的大小是2928，因此它们无法在列方向上进行连接。

为了解决这个问题，你需要将`X1`数组的大小调整为5808，可以使用`np.repeat`函数将`X1`中的每个元素重复2次，以便与其他数组在第0维上的大小相匹配。修改后的代码如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

X1 = np.repeat(np.arange(1, 24), 256)  # 将2928个元素重复2次，形成大小为5808的数组
df = pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx', header=0, usecols=[3, 4, 5, 6, 7, 8])
X2, X3, X4, X5, X6, X7 = [df.values[:, i] for i in range(6)]

np.random.seed(42)
q, w, e, r, t, p, u = X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7
eps = np.random.normal(0, 0.05, 152)
X = np.c_[q, w, e, r, t, p, u]
beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.6]
y = np.dot(X, beta)

X_model = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X_model)
results = model.fit()
print(results.summary())

修改后的代码中，我使用了`np.repeat`函数将`X1`中的每个元素重复2次，形成了大小为5808的数组。然后，我将`X2`到`X7`的读取操作简化为了一行代码，使用了一个列表推导式和`df.values`属性来读取这些列。最后，我将所有变量传递给`np.c_`函数进行连接。

希望这个修改可以帮助你解决问题。