在一个记事本里面写一些房价然后用c语言引用线性代数进行预测房价

在C语言中，尤其是使用数值计算库（如BLAS/LAPACK）来进行线性代数操作时，通常不会直接在记事本中输入房价数据。但如果你有一个简单的线性回归模型，可以模拟预测过程。假设你已经有了房价的数据矩阵（通常是特征向量X）和对应的标签向量（y），你可以创建一个函数来计算预测值并比较与实际房价的差异。

首先，定义一个线性回归预测函数（这里仅作为概念示例，不包括完整的C代码实现）：

// 假设你有预处理过的特征数组X和标签数组y
double* predict_price(double *theta, double *X, size_t num_samples) {
    // 线性模型预测：h(x) = θ0 + θ1 * x1 + θ2 * x2
    double predicted_prices[num_samples];
    for (size_t i = 0; i < num_samples; ++i) {
        predicted_prices[i] = theta[0] + theta[1] * X[i][0] + theta[2] * X[i][1]; // 假设特征是二维的
    }
    return predicted_prices;
}

为了进行预测，你需要提供θ向量（即模型参数），特征向量X以及每个样本的数量。然后调用`predict_price()`函数得到预测结果。

然而，在实际应用中，C语言可能不是首选的语言用于这种数据分析任务，因为Python（结合NumPy和Scikit-Learn）或者R有更好的支持。如果你想要在C++中实现，可能会更倾向于使用Eigen或 Armadillo 这样的数学库。