Python多元线性回归无法绘制

是因为多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计模型，而绘制图形主要用于可视化单个或两个变量之间的关系。多元线性回归通常使用统计软件或编程语言进行建模和分析，而不是通过绘图来展示。

在Python中，可以使用各种库来实现多元线性回归，如scikit-learn、statsmodels等。以下是一个完整的多元线性回归的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个包含自变量和因变量的数据集
data = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'x2': [2, 4, 6, 8, 10],
                     'y': [3, 5, 7, 9, 11]})

# 定义自变量和因变量
X = data[['x1', 'x2']]
y = data['y']

# 创建并拟合多元线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 打印回归系数和截距
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)

在上述代码中，首先导入所需的库，然后创建一个包含自变量和因变量的数据集。接下来，定义自变量X和因变量y，并使用LinearRegression()函数创建一个多元线性回归模型。最后，使用fit()方法拟合模型，并打印回归系数和截距。

对于多元线性回归的应用场景，它可以用于预测因变量与多个自变量之间的关系，例如预测房价、销售额等。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据特点选择是否使用多元线性回归。

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