python直线拟合代码

以下是使用Python进行直线拟合的代码示例（使用最小二乘法）：

import numpy as np

# 构造样本数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

# 求解一次函数y = kx + b的参数
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
k, b = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]

# 打印拟合结果
print("拟合直线为：y = {:.2f}x + {:.2f}".format(k, b))

解释一下上面的代码：

首先，我们构造了一个样本数据，其中x和y是两个一维数组，表示样本点的坐标；

接着，我们使用vstack函数将x和一个全是1的数组按列合并，得到一个2x5的矩阵A；

然后，我们使用linalg.lstsq函数求解线性方程组Ax = y的最小二乘解，其中rcond=None表示不对奇异矩阵做任何处理；

最后，我们打印出拟合直线的方程，其中k和b分别是方程y = kx + b的斜率和截距。

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的数据处理和模型选择。