你能帮我用python画出空气质量预测的线性回归图吗

当然可以，但是需要一些数据来进行预测和绘图。以下是一个简单的示例，假设我们有以下空气质量数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有以下空气质量数据
x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
y = np.array([90,85,82,78,75,72,68,65,62])

# 建立线性回归模型
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)

# 绘制数据和线性回归线
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, slope * x + intercept, color='r')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('空气质量')
plt.show()

这段代码将绘制一个简单的线性回归图，其中x轴表示时间，y轴表示空气质量，红色线表示线性回归预测。如果你有自己的数据，请将其替换为x和y变量即可。