python最小二乘拟合直线

Python中最小二乘拟合直线的方法可以用numpy库中的polyfit函数实现。具体实现方法如下：

import numpy as np

# 生成数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 6, 7])

# 用一次多项式拟合，相当于拟合一条直线y = kx + b
z1 = np.polyfit(x, y, 1)
p1 = np.poly1d(z1)
print("拟合直线的参数为：", z1)
print("拟合直线的方程为：", p1)

输出结果为：

拟合直线的参数为： [ 1.1 -0.2]
拟合直线的方程为：  
1.1 x - 0.2

其中，拟合直线的参数z1表示拟合直线的斜率和截距，即y = 1.1x - 0.2。拟合直线的方程p1可以用来对新数据做预测。