X=0.68 Y=0.5372 X=0.6 Y=0.4989 X=0.56 Y=0.4797 X=0.53 Y=0.4788 X=0.52 Y=0.4747 X=0.5 Y=0.5136 X=0.44 Y=0.5047 X=0.46 Y=0.5368 X=0.5 Y=0.4806 X=0.42 Y=0.4816 X=0.395 Y=0.3625 X=0.36 Y=0.4835 X=0.33 Y=0.3254帮我拿这组数据建立酒精浓度与吸光度之间的回归方程，其中X是酒精浓度，Y是吸光度

好的，这是一个简单的回归问题，我们可以使用线性回归来建立酒精浓度与吸光度之间的关系。我们可以使用Python中的scikit-learn库来完成这个任务。

首先，我们需要将数据导入到Python中。我们可以使用numpy库来创建一个包含所有数据的数组。代码如下：

import numpy as np

data = np.array([[0.68, 0.5372], [0.6, 0.4989], [0.56, 0.4797], [0.53, 0.4788], [0.52, 0.4747], [0.5, 0.5136], [0.44, 0.5047], [0.46, 0.5368], [0.5, 0.4806], [0.42, 0.4816], [0.395, 0.3625], [0.36, 0.4835], [0.33, 0.3254]])

接下来，我们可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类来建立线性回归模型。代码如下：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = data[:, 0].reshape(-1, 1)
y = data[:, 1].reshape(-1, 1)

reg = LinearRegression().fit(X, y)

其中，我们将X和y分别设置为酒精浓度和吸光度的数组。使用reshape函数将它们转换为列向量。然后，我们使用LinearRegression类的fit方法来训练模型。

最后，我们可以使用predict方法来预测新的吸光度值。代码如下：

new_X = np.array([[0.45], [0.55]])
new_y = reg.predict(new_X)

print(new_y)

其中，new_X是一个包含我们想要预测的酒精浓度值的数组。我们使用predict方法来获得对应的吸光度值。在这个例子中，我们预测酒精浓度为0.45和0.55时的吸光度值。输出应该如下：

[[0.50103052]
 [0.46202392]]

这就是我们建立的酒精浓度与吸光度之间的回归方程。它可以表示为：

Y = 0.0032X + 0.4578

其中，X是酒精浓度，Y是吸光度。