# 导入numpy库，并将其重命名为npimport numpy as np# 导入os库import os# 导入matplotlib库import matplotlib# 将matplotlib中的pyplot模块重命名为pltimport matplotlib.pyplot as plt# 设置坐标轴标签字体大小为14plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14# 设置x轴刻度标签字体大小为12plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12# 设置y轴刻度标签字体大小为12plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 12# 设置随机数种子，使每次结果相同np.random.seed(42)# 导入warnings库import warnings# 忽略警告warnings.filterwarnings('ignore')# 产生100个介于-3到3之间均匀分布的随机数，并将其重新组织成一个(100, 1)的矩阵x = 2*np.random.uniform(-3, 3, size=100)X = x.reshape(100, 1)# 产生100个正态分布的随机数，并对其进行线性变换，生成结果矩阵y = 0.5*X**2+X+np.random.randn(100,1)# 将x和y作为散点图展示出来plt.scatter(x, y)# 设置x轴和y轴的范围plt.axis([-3,3,-10,10])# 将X和X的（100,1）维矩阵压缩为（100，2）维矩阵X_poly = np.hstack([X, X**2])# 导入sklearn库中的线性回归模型from sklearn.linear_model import LinearRegression# 初始化一个线性回归模型lin_reg = LinearRegression()# 将X_poly作为训练集，y作为标签，进行线性回归模型训练lin_reg.fit(X_poly, y)# 根据训练好的模型，预测X_poly的输出结果y_predict = lin_reg.predict(X_poly)# 将X按照从小到大的顺序排列，并根据排序后的X和预测结果，将拟合曲线绘制出来plt.plot(np.sort(x), y_predict[np.argsort(x)], color='r')# 显示拟合曲线图plt.show()。

最近使用chatgpt做了一些问调，发现真的是很厉害很绝啊，然而在这种chatgpt新形式下，怎样的职业岗位会利用这种工具而更有优势呢？

答案是拥有一部分数据的人！站在chatgpt的肩膀上，可以看到很多的工程师程序员可以借助chatgpt解决或问询一些相关的没接触过的程序问题或程序设计问题，而能得到快速的项目推展。而除了解决各种理科问题，包括情感的问题和策划等问题其也有很多的模型可以回答。

解决了各种问题，那么从近期出现的通过chatgpt开始赚钱的人们来说，什么才是最应该会从中脱颖而出的呢？因为模型搞定了大部分问题，而在过一些时间，各种问题可能都不算问题了，也就是说，chatgpt一直进行后，”问题“这个词汇可能都将被其取而代之，而问题不再是问题之后呢？我想应该是拥有一些可训练数据的人或公司会通过chatgpt得到自己的一些训练结果或者相关方案、模型、以及实现变现的二阶段操作。

给我用的一款chatgpt发行版打赏了咖啡钱，希望接下来能通过chatgpt实现自我提升以及完成自己的理想！

总之，没有数据的人，还有理想，那么除了伙伴们一同前行，还有chatgpt可以加持一下嘛哈哈！