import pandas as pd timesalary = pd.read_csv("mxdata.txt") import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pylab as pyl plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() feature_cols = ['温度'] X = timesalary[feature_cols] y = timesalary.销售量 model.fit(X,y) plt.scatter(timesalary.温度, timesalary.销售量) plt.plot(timesalary.温度, model.predict(X) , color='blue') pyl.title("模型方程：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_)) plt.xlabel('温度/摄氏度') plt.ylabel('销售量/个') plt.savefig('yuce.png') plt.show() print("截距与斜率:",model.intercept_,model.coef_) print("该线性回归方程组公式为：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_))详细解释代码

这段代码是一个简单的线性回归模型。首先使用 Pandas 库读取一个名为 "mxdata.txt" 的 CSV 文件，并将其存储在名为 timesalary 的数据帧中。接下来，使用 Matplotlib 库和 Sklearn 库中的 LinearRegression 模块对数据进行可视化和建模。

在这个例子中，我们只有一个特征 "温度" 和一个目标变量 "销售量"。我们选择温度作为自变量，销售量作为因变量，并使用线性回归模型进行拟合。模型的参数在下面的代码中被计算和输出。

最后，使用 Matplotlib 库的 scatter() 函数和 plot() 函数来绘制数据点和回归线，并将结果保存为 "yuce.png" 文件。截距和斜率以及线性回归方程的公式也被打印出来。