一步一步来：

这是分析1992年到200年 国内生产总值x和财政收入y的数据。当知道某年的GDP是就可以预测财政收入了

1、导入相关包

2、读入数据并查看

3、导入模型，reshape(-1,1) 表示我也不知道几行，反正是一列！

4、查看估计的参数和截距项

5、假设某年的国内生产总值gdp为238.5，预测y

6、作图。

以下是全部代码：

import pandas as pd

from sklearn import linear_model

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('data8-1.xlsx','Sheet1')

data

regr = linear_model.LinearRegression()

regr.fit(data['x'].reshape(-1,1), data['y']) # reshape(-1,1) 表示我也不知道几行，反正是一列！

a, b = regr.coef_, regr.intercept_

print(a,b)

GDP = 238.5

print (a*GDP+b)

print (regr.predict(GDP))

# 画图

# 1.真实的点

plt.scatter(data['x'], data['y'], color='blue')

# 2.拟合的直线

plt.plot(data['x'], regr.predict(data['x'].reshape(-1,1)), color='red', linewidth=4)

plt.show()

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