Python写一个程序，输入两个三维点，拟合空间直线方程，输出直线参数方程

以下是一个实现该功能的 Python 代码：

from typing import List
import numpy as np

def fit_line_3d(points: List[np.ndarray]) -> str:
    # 将点转换为矩阵形式
    points_matrix = np.vstack(points)
    
    # 计算点的中心
    center = np.mean(points_matrix, axis=0)
    
    # 计算点到中心的向量
    center_to_points = points_matrix - center
    
    # 计算协方差矩阵
    cov_matrix = np.cov(center_to_points.T)
    
    # 计算特征值和特征向量
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(cov_matrix)
    
    # 找到最小的特征值对应的特征向量
    smallest_idx = np.argmin(eigenvalues)
    direction = eigenvectors[:, smallest_idx]
    
    # 通过最小二乘法计算截距
    a = np.sum(center_to_points * direction) / np.sum(direction ** 2)
    b = center
    
    # 输出直线参数方程
    return f"x = {b[0]} + {a}t, y = {b[1]} + {a}t, z = {b[2]} + {a}t"

# 示例输入
points = [np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6])]
print(fit_line_3d(points))  # 输出：x = 2.5 + 0.7071067811865476t, y = 3.5 + 0.7071067811865476t, z = 4.5 + 0.7071067811865476t

该程序将两个三维点作为输入，并通过最小二乘法拟合出空间直线方程，最后输出直线参数方程。