[75. 75. 75.] [75. 45. 75.] [75. 75. 45.] [75. 45. 45.] [45. 75. 75.] [45. 45. 75.] [45. 75. 45.] [45. 45. 45.]。对这一组三维点数据采用polyfit()进行拟合并用matplotlib展示在三维空间内，数据点和直线方程均要展示出。

好的，这是一个关于三维点数据的问题，我会尽力解答。首先，你可以使用 numpy 库中的 polyfit() 函数对这些点进行拟合。具体的代码可以如下所示：

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([[75, 75, 75],
                 [75, 45, 75],
                 [75, 75, 45],
                 [75, 45, 45],
                 [45, 75, 75],
                 [45, 45, 75],
                 [45, 75, 45],
                 [45, 45, 45]])

x, y, z = data[:,0], data[:,1], data[:,2]

coefficients = np.polyfit(x, y, 1)
a = coefficients[0]
b = coefficients[1]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

z_line = a * x + b
ax.plot(x, y, z_line)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

这段代码会给出一个三维图像，其中红色的点是原始数据点，蓝色的线是用 polyfit() 函数拟合出的直线。你可以根据需要进行修改，比如修改点的颜色、形状，修改坐标轴标签等等。希望这个回答能够帮到你！