numpy库统计函数numpy 最小二乘法
    最小二乘法是一种线性回归的方法，其主要目的是通过拟合一条直线或曲线来预测数据的趋势。在NumPy库中，我们可以使用`numpy.linalg.lstsq()`函数来实现最小二乘法。这个函数需要两个参数：输入数据和实际结果。通过使用该函数，我们可以获得最小二乘拟合直线的系数和截距项。需要注意的是，`numpy.linalg.lstsq()`函数仅支持一维和二维数组作为输入数据，并且要求输入数据的列数与实际结果的维度相同。