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線性回歸是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)中的預(yù)測(cè)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(dú)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(gè)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(shí)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(shí)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(duì)序列型對(duì)象(如list, string, tuple)的一種高級(jí)索引方法。 普通索引只取出序列中 一個(gè)下標(biāo) 對(duì)應(yīng)的元素，而切片取出序列中 一個(gè)范圍 對(duì)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(diǎn)就是在一定范圍里面.用刀切出一部分,達(dá)到自己需要的一部分.

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在進(jìn)行性能測(cè)試時(shí)，我們需要對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行監(jiān)控和分析，以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行優(yōu)化。 Locust在內(nèi)存中維護(hù)了一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)每個(gè)事件的統(tǒng)計(jì)信息。 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許我們?cè)贑harts標(biāo)簽頁中查看不同時(shí)間點(diǎn)的性能指標(biāo)，但是正因?yàn)長ocust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實(shí)際上是存儲(chǔ)在內(nèi)存中的。所以在Locust測(cè)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(cè)試數(shù)據(jù)，可以考慮將Locust的測(cè)試數(shù)據(jù)上報(bào)到外部的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，如InfluxDB，并使用Grafana等可視化工具進(jìn)行展示和分析。