最小二乘法求参数怎么用Python代码实现？

使用Python实现最小二乘法求解线性回归模型的系数比较简单，可以使用NumPy库中的线性代数函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入NumPy库：使用以下代码导入NumPy库。

import numpy as np

2. 准备数据：假设有n个数据点，分别为x1, x2, ..., xn和y1, y2, ..., yn。可以将这些数据点存储在NumPy数组中，例如：

x = np.array([x1, x2, ..., xn])
y = np.array([y1, y2, ..., yn])

3. 求解系数：使用最小二乘法来求解线性回归模型的系数。可以使用NumPy库中的线性代数函数来实现，例如：

A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
b = y
coeffs = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)[0]

其中，A是由自变量x和常数项1组成的矩阵，b是因变量y的向量，coeffs是求解得到的线性回归模型的系数，coeffs[0]表示斜率，coeffs[1]表示截距。

完整代码如下：

import numpy as np

# 准备数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 求解系数
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
b = y
coeffs = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)[0]

# 输出结果
print(f"Slope: {coeffs[0]}, Intercept: {coeffs[1]}")

这段代码将输出求解得到的斜率和截距。