vscode 使用numpy实现线性回归

在Visual Studio Code (VSCode) 中使用NumPy实现线性回归，首先需要安装必要的库，如NumPy、Pandas以及Matplotlib。如果你尚未安装，可以使用pip命令：

pip install numpy pandas matplotlib

然后你可以通过以下步骤在Python脚本中创建一个简单的线性回归模型：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据（这里假设你已经有了CSV文件或手动创建数据）：

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data.csv') if 'your_data.csv' else # 创建示例数据
X = data.iloc[:, :-1].values  # 特征
y = data.iloc[:, -1].values   # 目标变量

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 训练线性回归模型：

model = LinearRegression()  # 初始化模型
model.fit(X_train, y_train)  # 使用训练数据拟合模型

5. 预测和评估：

y_pred = model.predict(X_test)
# 可视化结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', linewidth=3)
plt.show()

6. 如果你想在VSCode中运行这个代码，可以在终端或交互式Python环境中输入以上代码，并查看图形结果。