# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
#     language: python
#     name: python3
# ---

# !pip install pandas

# !pip install numpy

# !pip install matplotlib.pyplot

# !pip install sklearn

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# !pip install matplotlib

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = np.array([23.98	,	24.25	,	25.14	,	26.65	,	26.84	,	26.94	,	26.95	,	26.48	,	25.89	,	25.18	,	24.67	,	24.26	,	23.94	,	24.6	,	25.71	,	27.26	,	27.59	,	27.72	,	27.63	,	26.84	,	26.11	,	25.46	,	24.81	,	24.2	,	23.65	,	24.5	,	25.77	,	27.46	,	27.88	,	28.01	,	27.85	,	27.36	,	26.82	,	26.21	,	25.57	,	25	,	24.49	,	24.88	,	25.96	,	27.71	,	28.12	,	28.33	,	28.33	,	27.62	,	26.84	,	26.01	,	25.33	,	24.82	,	24.47	,	25.02	,	26.04	,	27.53	,	27.72	,	27.79	,	27.74	,	26.69	,	25.87	,	25.28	,	24.73	,	24.27	,	23.9	,	24.39	,	25.39	,	26.89	,	27.37	,	27.59	,	27.54	,	26.85	,	26.09	,	25.26	,	24.63	,	24.1	,	23.67	,	24.29	,	25.5	,	27.3	,	27.79	,	28.05	,	28.08	,	27.49	,	26.81	,	26.04	,	25.31	,	24.71	,	24.26	,	24.72	,	25.69	,	27.17	,	27.42	,	27.54	,	27.53	,	26.79	,	26.01	,	25.2	,	24.63	,	24.13	,	23.72	,	24.13	,	24.99	,	26.3	,	26.55	,	26.7	,	26.75	,	26.24	,	25.69	,	25.09	,	24.53	,	24.04	,	23.63	,	23.98	,	25.06	,	26.86	,	27.16	,	27.24	,	27.1	,	26.35	,	25.69	,	25.14	,	24.61	,	24.14	,	23.73	,	24.07	,	25.07	,	26.74	,	26.97	,	27.04	,	26.93	,	26.64	,	26.28	,	25.85	,	25.3	,	24.8	,	24.35	,	24.79	,	25.86	,	27.57	,	27.56	,	27.36	,	26.95	,	26.09	,	25.45	,	25.03	,	24.44	,	23.85	,	23.25	,	23.54	,	24.44	,	25.94	,	26.55	,	27	,	27.27	,	26.72	,	25.95	,	24.94	,	24.08	,	23.38	,	22.84	,	23.35	,	24.53	,	26.39	,	27.2	,	27.77	,	28.12	,	27.43	,	26.68	,	25.86	,	25.15	,	24.53	,	24.01	,	24.5	,	25.54	,	27.15	,	27.59	,	27.86	,	27.97	,	27.15	,	26.29	,	25.4	,	24.68	,	24.11	,	23.7	,	24.27	,	25.41	,	27.1	,	27.63	,	27.9	,	27.89	,	27.49	,	26.94	,	26.25	,	25.54	,	24.96	,	24.52	,	24.99	,	25.97	,	27.45	,	27.45	,	27.34	,	27.12	,	26.69	,	26.21	,	25.7	,	25.27	,	24.78	,	24.25	,	25.17	,	26.37	,	27.84	,	27.6	,	27.27	,	26.86	,	26.41	,	25.95	,	25.46	,	25.11	,	24.8	,	24.55	,	25.07	,	26.26	,	28.12	,	27.92	,	27.56	,	27.03	,	26.98	,	26.72	,	26.27	,	25.7	,	25.37	,	25.3	,	25.78	,	26.8	,	28.37	,	28.19	,	27.64	,	26.72	,	26.35	,	26.03	,	25.76	,	25.59	,	25.42	,	25.23	,	25.64	,	26.73	,	28.48	,	29.01	,	29.01	,	28.5	,	26.89	,	25.85	,	25.39	,	25.08	,	24.74	,	24.35	,	24.96	,	26.16	,	27.96	,	28.05	,	27.66	,	26.77	,	26.27	,	25.72	,	25.12	,	24.64	,	24.33	,	24.18	,	24.63	,	25.82	,	27.75	,	28.2	,	27.9	,	26.86	,	25.96	,	25.35	,	25.03	,	24.66	,	24.43	,	24.35	,	24.81	,	25.81	,	27.35	,	27.85	,	28.24	,	28.52	,	27.33	,	26.38
])
y = np.array([2.4	,	2.4	,	2.31	,	2.12	,	1.86	,	1.47	,	0.95	,	1.3	,	1.51	,	1.57	,	1.52	,	1.46	,	1.39	,	2.29	,	2.69	,	2.61	,	2.25	,	1.67	,	0.87	,	1.45	,	1.91	,	2.26	,	2.32	,	2.28	,	2.14	,	1.97	,	1.98	,	2.15	,	1.88	,	1.39	,	0.7	,	1.65	,	2.11	,	2.08	,	2.02	,	1.94	,	1.85	,	2.31	,	2.83	,	3.41	,	3.07	,	2.37	,	1.32	,	1.86	,	2.04	,	1.86	,	1.61	,	1.47	,	1.43	,	2.44	,	2.99	,	3.1	,	2.88	,	2.34	,	1.46	,	1.52	,	1.56	,	1.59	,	1.61	,	1.63	,	1.64	,	2.25	,	2.68	,	2.94	,	3.2	,	2.81	,	1.75	,	1.8	,	1.82	,	1.81	,	1.83	,	1.87	,	1.9	,	2.34	,	2.84	,	3.39	,	3.09	,	2.39	,	1.3	,	1.95	,	2.25	,	2.19	,	2.02	,	1.88	,	1.77	,	2.3	,	2.57	,	2.59	,	1.98	,	1.26	,	0.46	,	1.18	,	1.48	,	1.35	,	1.66	,	1.87	,	2	,	2.71	,	3.25	,	3.63	,	3.54	,	3.09	,	2.28	,	2.2	,	2.06	,	1.83	,	1.94	,	2.08	,	2.26	,	2.01	,	1.81	,	1.64	,	1.38	,	1.1	,	0.8	,	1.29	,	1.56	,	1.63	,	1.59	,	1.51	,	1.39	,	1.61	,	1.79	,	1.92	,	2.05	,	1.77	,	1.08	,	1.7	,	2.04	,	2.1	,	2	,	1.85	,	1.64	,	1.93	,	2.19	,	2.43	,	2.19	,	1.98	,	1.81	,	1.48	,	1.45	,	1.74	,	1.58	,	1.68	,	2.03	,	2.39	,	2.56	,	2.55	,	2.76	,	2.39	,	1.43	,	2.1	,	2.37	,	2.25	,	2.22	,	2.21	,	2.22	,	2.73	,	3.06	,	3.21	,	3.04	,	2.42	,	1.37	,	2.3	,	2.8	,	2.86	,	2.83	,	2.76	,	2.65	,	2.4	,	2.43	,	2.74	,	2.14	,	1.53	,	0.91	,	2.1	,	2.64	,	2.54	,	2.4	,	2.28	,	2.18	,	2.26	,	2.34	,	2.41	,	1.96	,	1.56	,	1.2	,	1.57	,	1.66	,	1.48	,	1.55	,	1.73	,	2.03	,	2.08	,	2.11	,	2.12	,	2.07	,	2.08	,	2.15	,	1.84	,	1.73	,	1.82	,	1.65	,	1.43	,	1.16	,	1.77	,	2.24	,	2.57	,	2.67	,	2.75	,	2.81	,	1.85	,	1.36	,	1.35	,	1.35	,	1.3	,	1.19	,	2.04	,	2.57	,	2.79	,	2.5	,	2.29	,	2.17	,	1.74	,	1.54	,	1.56	,	1.55	,	1.54	,	1.53	,	2.41	,	3.23	,	3.99	,	3.85	,	3.88	,	4.07	,	3.11	,	2.59	,	2.5	,	2.44	,	2.32	,	2.14	,	3.18	,	3.99	,	4.58	,	4.51	,	3.77	,	2.36	,	1.8	,	1.55	,	1.61	,	1.57	,	1.57	,	1.63	,	2.31	,	2.88	,	3.34	,	3	,	2.8	,	2.73	,	1.87	,	1.47	,	1.53	,	1.52	,	1.49	,	1.42	,	2.76	,	3.57	,	3.85	,	3.44	,	3.01	,	2.55	,	1.87	,	1.49	,	1.39	,	1.45	,	1.49	,	1.52	,	2.65	,	3.27	,	3.38	,	3.46	,	2.83	,	1.48	,	2.11	,	2.48
])

linreg = LinearRegression()

x = x.reshape(-1,1)

linreg.fit(x,y)

linreg.fit(x,y)

y_predict = linreg.predict(x)

plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,y_predict,color='red')
plt.show()

print(linreg.coef_)

print(linreg.intercept_)



StarcoderdataJupyterScriptsDedupFiltered