NumPy 简单线性回归：使用 polyfit 函数计算斜率和截距

在 NumPy 中，可以使用 polyfit 函数来计算单变量的简单线性回归系数。polyfit 函数可以拟合一个多项式到一组数据点，并返回拟合多项式的系数。

下面是一个示例代码，展示了如何使用 polyfit 函数计算简单线性回归系数：

import numpy as np

# 定义输入变量 x 和目标变量 y
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 使用 polyfit 函数计算简单线性回归系数
coefficients = np.polyfit(x, y, 1)

# 打印回归系数
print('斜率:', coefficients[0])
print('截距:', coefficients[1])

输出结果如下：

斜率: 1.0
截距: 1.0

这里的斜率表示回归线的斜率，截距表示回归线与 y 轴的交点。