运用Advertising and Sales数据做多元线性回归分析，并画出曲线图，写出python代码

以下是一个例子，假设我们有一组Advertising and Sales数据，Advertising包括TV、Radio和Newspaper三种媒体的广告投入金额，Sales为销售额。我们想通过多元线性回归分析来预测销售额。代码如下：

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

# 导入Advertising and Sales数据
data = pd.read_csv('Advertising.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']]
y = data['Sales']

# 构建多元线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 输出模型系数
print("模型系数：", model.coef_)

# 画出TV和销售额之间的关系曲线
plt.scatter(data['TV'], y, color='blue')
plt.plot(data['TV'], model.predict(X), color='red', linewidth=2)
plt.title('TV vs Sales')
plt.xlabel('TV')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()

上述代码中，首先我们导入Advertising and Sales数据，然后定义自变量和因变量。接着，我们构建了一个多元线性回归模型，并使用fit()方法拟合数据。最后，我们通过scatter()和plot()方法画出了TV和销售额之间的关系曲线。