写一个线性回归python代码

以下是一个基本的线性回归Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * x + np.random.rand(100, 1)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y, s=10)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 计算参数
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
numerator = 0
denominator = 0
for i in range(len(x)):
    numerator += (x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean)
    denominator += (x[i] - x_mean) ** 2
beta = numerator / denominator
alpha = y_mean - beta * x_mean

# 绘制线性回归线
x_plot = np.linspace(0, 1, 2)
y_plot = alpha + beta * x_plot
plt.plot(x_plot, y_plot, color='r')

plt.show()

运行代码后，将生成一个随机数据的散点图和线性回归线。其中，代码首先生成了随机数据，然后计算出了线性回归的参数，最后绘制了散点图和线性回归线。