在Python中读取xlxs文件做一元线性回归

要在Python中读取xlsx文件并进行一元线性回归，需要用到一些库。首先，需要安装`pandas`和`numpy`库。

1. 安装库

!pip install pandas numpy

2. 导入库

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

3. 读取数据

df = pd.read_excel('data.xlsx')
x = df['x'].values.reshape(-1, 1)
y = df['y'].values.reshape(-1, 1)

其中，`data.xlsx`是你的Excel文件名，`x`和`y`是你要用来进行一元线性回归的自变量和因变量。

4. 创建模型并拟合数据

model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

5. 输出结果

print('Coefficients: \n', model.coef_)
print('Intercept: \n', model.intercept_)

其中，`model.coef_`和`model.intercept_`分别表示回归系数和截距。

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

df = pd.read_excel('data.xlsx')
x = df['x'].values.reshape(-1, 1)
y = df['y'].values.reshape(-1, 1)

model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

print('Coefficients: \n', model.coef_)
print('Intercept: \n', model.intercept_)