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線性回歸是一種統(tǒng)計學(xué)中的預(yù)測分析，該方法用于建立兩種或兩種以上變量間的關(guān)系模型。線性回歸使用最佳的擬合直線（也稱為回歸線）在獨立（輸入）變量和因變量（輸出）之間建立一種直觀的關(guān)系。簡單線性回歸是輸入變量和輸出變量之間的線性關(guān)系，而多元線性回歸是多個輸入變量和輸出變量之間的線性關(guān)系。

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第一次安裝的時候安裝了差不多有一整天，還安裝失敗了。這次安裝的速度很快。 首先是Anaconda的下載，我用的是上學(xué)期學(xué)python的時候老師之前給的安裝包，很快就安裝好了，或者去官網(wǎng)去下載Anaconda也挺快，

在Python中，切片(slice)是對序列型對象(如list, string, tuple)的一種高級索引方法。 普通索引只取出序列中 一個下標(biāo) 對應(yīng)的元素，而切片取出序列中 一個范圍 對應(yīng)的元素，這里的范圍不是狹義上的連續(xù)片段。通俗一點就是在一定范圍里面.用刀切出一部分,達到自己需要的一部分.

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在進行性能測試時，我們需要對測試結(jié)果進行監(jiān)控和分析，以便于及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護了一個時間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲每個事件的統(tǒng)計信息。 這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們在Charts標(biāo)簽頁中查看不同時間點的性能指標(biāo)，但是正因為Locust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實際上是存儲在內(nèi)存中的。所以在Locust測試結(jié)束后，這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報到外部的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進行展示和分析。

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