线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。

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第一次安装的时候安装了差不多有一整天，还安装失败了。这次安装的速度很快。 首先是Anaconda的下载，我用的是上学期学python的时候老师之前给的安装包，很快就安装好了，或者去官网去下载Anaconda也挺快，

在Python中，切片(slice)是对序列型对象(如list, string, tuple)的一种高级索引方法。 普通索引只取出序列中 一个下标 对应的元素，而切片取出序列中 一个范围 对应的元素，这里的范围不是狭义上的连续片段。通俗一点就是在一定范围里面.用刀切出一部分,达到自己需要的一部分.

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在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。 Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。 这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。 如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。

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近日在尝试引用其他文件的代码时，遇到了错误: ImportError: attempted relative import with no known parent package.