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用numpy.linalog.lstsq（如果是最小方差的话是这个，其余的也在包里找就好了）
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用其它C的线性计算库的py封装（或者自己封装一下），例如lapack，blas之类的
使用statsmodels的例子
from __future__ import print_function
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std
np.random.seed(9876789)
Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种：
1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数，调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。
2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度下降法，通过不断迭代更新正系数，最终获得最优的正系数。
线性回归：
设x,y分别为一组数据，代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数（线性回归就选1）
ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。
print ro #输出的第一个数是斜率k，第二个数是纵截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)
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