利用python写一段多元回归方程预测代码,该代码以人口数与城市gdp来预测水路客运量

好的，我理解了你的问题。我可以提供如下的代码实现，用多元回归方程预测水路客运量：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 输入数据，包括人口数、城市GDP以及水路客运量
population = [1.23, 1.82, 3.11, 4.56, 5.68, 7.43, 8.91, 9.56, 10.21, 11.38]
gdp = [54.1, 68.2, 89.7, 106.9, 123.1, 165.7, 187.3, 212.3, 229.7, 259.6]
shipping = [2.05, 2.51, 3.05, 3.57, 3.89, 4.56, 5.04, 5.68, 6.22, 6.89]

# 构建多元回归模型
X = np.array([population, gdp]).T
y = np.array(shipping)
reg = LinearRegression().fit(X, y)

# 打印模型的系数
print('Coefficients: ', reg.coef_)

# 用户输入要预测的人口数和城市GDP
new_population = float(input('Enter population of the city: '))
new_gdp = float(input('Enter GDP of the city: '))

# 预测水路客运量
new_ship = reg.predict([[new_population, new_gdp]])

# 打印预测结果
print('Predicted shipping: ', new_ship)

在这个例子中，我们输入了10个城市的人口数、GDP以及水路客运量，用它们来建立多元回归模型。然后，让用户输入要预测的城市的人口数和GDP，程序会输出预测的水路客运量。

请注意，这只是一个简单的例子，实际上建立预测模型需要更多的数据和更复杂的算法。但是这个例子可以帮助你了解如何使用Python进行多元线性回归分析。