用Python写一个随机梯度下降算法并线性回归显示

我可以回答这个问题。要实现随机梯度下降算法并进行线性回归，可以使用Python中的NumPy库和Scikit-learn库。具体实现步骤可以参考以下代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDRegressor

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 定义随机梯度下降模型
sgd = SGDRegressor(max_iter=1000, tol=1e-3)

# 训练模型
sgd.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = sgd.predict(X)

以上代码中，首先生成了100个样本，每个样本有10个特征。然后定义了一个随机梯度下降模型，并使用fit方法进行训练。最后使用predict方法进行预测，并将结果保存在y_pred变量中。