代码：使用tensorflow进行数据点的线性拟合操作

第一步：使用np.random.normal生成正态分布的数据

第二步：将数据分为X_data 和 y_data

第三步：对参数W和b, 使用tf.Variable()进行初始化，对于参数W，使用tf.random_normal([1], -1.0, 1.0)构造初始值，对于参数b，使用tf.zeros([1]) 构造初始值

第四步：使用W * X_data + b 构造出预测值y_pred 

第五步：使用均分误差来表示loss损失值，即tf.reduce_mean(tf.square(y_data - y_pred))

第六步：使用opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss) 梯度下架来降低损失值

第七步：循环，使用sess.run(opt) 执行梯度降低损失值的操作，并打印w，b和loss

第八步：进行作图操作，画出散点图和拟合好的曲线图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf# 第一步：使用np.random.normal创建数据，即y = 0.1*x + 0.3data = []num_data = 1000for i in range(num_data):    x_data = np.random.normal(0.0, 0.55)    y_data = 0.1 * x_data + 0.3 + np.random.normal(0.0, 0.03)    data.append([x_data, y_data])# 第二步：将数据进行分配，分成特征和标签X_data = [v[0] for v in data]y_data = [v[1] for v in data]# 第三步：使用tf.Variable进行参数的初始化操作W = tf.Variable(tf.random_normal([1], -1.0, 1.0), name='W')b = tf.Variable(tf.zeros([1]))# 第四步：使用X_data * W + b 计算损失值y_pred = X_data * W + b# 第五步：使用均分误差来作为损失值loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data - y_pred))# 第六步：使用梯度下降来降低损失值opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.5).minimize(loss)# 参数初始化操作sess = tf.Session()init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)for i in range(20):    # 第七步：循环，执行梯度下降操作，打印w，b和loss    sess.run(opt)    print('W:%g b:%g loss:%g'%(sess.run(W), sess.run(b), sess.run(loss)))# 第八步： 画图操作plt.scatter(X_data, y_data, c='r')plt.plot(X_data, sess.run(W) * X_data + sess.run(b))plt.show()