问题描述：一个人的身高除了随年龄变大而增长之外，在一定程度上还受到遗传和饮食以及其他因素的影响，本文代码中假定受年龄、性别、父母身高、祖父母身高和外祖父母身高共同影响，并假定大致符合线性关系。

import copy
import numpy as np
from sklearn import linear_model

def linearRegressionPredict(x, y):
    lr = linear_model.LinearRegression()
    # 拟合
    lr.fit(x, y)
    return lr

# 儿童年龄,性别（0女1男）,父亲身高,母亲身高,祖父身高,祖母身高,外祖父身高,外祖母身高
x = np.array([[1, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
              [3, 0, 180, 165, 175, 165, 173, 165],\
              [4, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
              [6, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

[8, 1, 180, 165, 175, 167, 170, 165],\
              [10, 0, 180, 166, 175, 165, 170, 165],\
              [11, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
              [12, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\

[13, 1, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
              [14, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
              [17, 0, 170, 165, 175, 165, 170, 165]])

# 儿童身高，单位：cm
y = np.array([60, 90, 100, 110,\
              130, 140, 150, 164,\
              160, 163, 168])

# 根据已知数据拟合最佳直线的系数和截距
lr = linearRegressionPredict(x, y)
# 查看最佳拟合系数
print('k:', lr.coef_)
# 截距
print('b:', lr.intercept_)

# 预测
xs = np.array([[10, 0, 180, 165, 175, 165, 170, 165],\
              [17, 1, 173, 153, 175, 161, 170, 161],\
              [34, 0, 170, 165, 170, 165, 170, 165]])
for item in xs:
    # 深复制，假设超过18岁以后就不再长高了
    item1 = copy.deepcopy(item)
    if item1[0] > 18:
        item1[0] = 18
    print(item, ':', lr.predict(item1.reshape(1,-1)))

运行结果：

k: [  8.03076923e+00  -4.65384615e+00   2.87769231e+00  -5.61538462e-01
   7.10542736e-15   5.07692308e+00   1.88461538e+00   0.00000000e+00]
b: -1523.15384615
[ 10   0 180 165 175 165 170 165] : [ 140.56153846]
[ 17   1 173 153 175 161 170 161] : [ 158.41]
[ 34   0 170 165 170 165 170 165] : [ 176.03076923]

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1、继《Python程序设计基础》（2017年9月第5次印刷）、《Python程序设计（第2版）》（2017年9月第4次印刷）、《Python可以这样学》（2017年7月第3次印刷）系列图书之后，董付国老师新书《Python程序设计开发宝典》已于2017年8月1日在清华大学出版社出版，并于2017年9月进行了第2次印刷。为庆祝新书《Python程序设计开发宝典》全面上架，清华大学出版社联合“赣江图书专营”淘宝店推出特价优惠活动，《Python程序设计开发宝典》原价69元，新书上架期间超低价39.8元，可以复制下面的链接使用浏览器打开查看图书详情和购买：

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2、10月13日——15日，重庆，全国高校程序设计系列课程高级研究班，详见：全国高校程序设计系列课程高级研修班（Python）通知