T = [16.24, 16.33, 17.37, 18.28, 18.77]; T1 = [2.02, 1.18, 1.98, 2.03, 1.70];建立一对一定量关系用回归分析方法其中T1是自变量T是因变量并绘制图

根据你提供的数据，我们可以使用简单线性回归分析来建立T1和T之间的一对一定量关系。简单线性回归假设两个变量之间存在线性关系，并且我们将T1视为自变量，T视为因变量。

以下是使用Python进行回归分析并绘制图形的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

T = np.array([16.24, 16.33, 17.37, 18.28, 18.77]).reshape(-1, 1)
T1 = np.array([2.02, 1.18, 1.98, 2.03, 1.70])

reg = LinearRegression().fit(T1.reshape(-1, 1), T)

# 获取回归方程的斜率和截距
slope = reg.coef_
intercept = reg.intercept_

# 预测T的值
predicted_T = reg.predict(T1.reshape(-1, 1))

# 绘制散点图和回归线
plt.scatter(T1, T, color='blue', label='Data')
plt.plot(T1, predicted_T, color='red', linewidth=2, label='Regression Line')
plt.xlabel('T1')
plt.ylabel('T')
plt.title('Scatter plot and Regression Line of T and T1')
plt.legend()
plt.show()

运行上述代码，你将得到一个散点图和回归线。散点图中的蓝色点表示原始数据，红色线表示回归分析得到的回归线。通过回归线，我们可以看到T1和T之间的大致线性关系。

请注意，回归分析的结果是基于提供的数据集，对于其他数据集可能会有不同的结果。