Python请根据csv文件提供的数据，使用一元线性回归预测销售数量和利润之间的关系，并预测当销售数量达到2000件时可能获得的利润额。

好的，以下是根据您提供的csv文件进行一元线性回归预测销售数量和利润之间关系，并预测当销售数量达到2000件时可能获得的利润额的代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取csv文件并存储为DataFrame
df = pd.read_csv('sales_profit.csv')

# 对数据进行描述性统计分析
print(df.describe())

# 绘制散点图以可视化销售数量和利润之间的关系
plt.scatter(df['Sales'], df['Profit'])
plt.xlabel('Sales')
plt.ylabel('Profit')
plt.show()

# 使用LinearRegression模型进行一元线性回归建模
X = df['Sales'].values.reshape(-1, 1)
Y = df['Profit'].values.reshape(-1, 1)
lr = LinearRegression()
lr.fit(X, Y)

# 计算R平方值以评估模型的拟合程度
r_squared = lr.score(X, Y)
print('R-Squared:', r_squared)

# 预测销售数量为2000件时的利润额
new_X = np.array([[2000]])
predicted_Y = lr.predict(new_X)
print('Predicted Profit:', predicted_Y[0][0])

请注意，以上代码中的'sales_profit.csv'是您提供的csv文件的文件名，您需要将其更改为实际文件名。