请问单元线性回归x,y的数据类型是什么array还是dataframe，多元呢
用数组还是 np.array 或者 pandas 中的 dataframe 都是可以的，看你的喜好
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:对于线性回归模型LinearRegression函数，输入参数x和y应该是array类型的数据。在多元线性回归中，也应该使用array类型的数据。
在段落0中的示例中，X_train和Y_train都是使用numpy的array类型数据。X_train是一个n行3列的数组，其中每一行表示一个样本的特征值，每一列表示某个特征的取值。Y_train是一个n行1列的数组，其中每个元素表示对应样本的目标值。
在段落1中的示例中，X_train和Y_train也是使用numpy的array类型数据。X_train是一个n行1列的数组，其中每个元素表示一个样本的特征值。Y_train是一个n行1列的数组，其中每个元素表示对应样本的目标值。
对于以上两个示例来说，由于输入参数x和y使用的是array类型的数据，所以需要首先将原始的数据转换成numpy的array类型数据。可以使用np.array()函数将原始数据转换成numpy的array类型数据。
具体来说，在段落0中的示例中，X_train和Y_train的转换代码如下:
X_train = np.array(X1+X2+X3).reshape((len(X1), 3), order="F")
Y_train = np.array(Y).reshape((len(Y), 1))
在段落1中的示例中，X_train和Y_train的转换代码如下:
X_train = np.array(X).reshape((len(X), 1))
Y_train = np.array(Y).reshape((len(Y), 1))
需要注意的是，在转换数据时需要保持数据维度的一致性，确保X_train和Y_train的行数相等。这样才能保证LinearRegression模型的有效训练和预测。
在以上示例中，LinearRegression模型的训练代码如下:
lineModel = LinearRegression()
lineModel.fit(X_train, Y_train)
模型的预测代码如下:
Y_predict = lineModel.predict(X_train)
最后，可以通过lineModel.coef_和lineModel.intercept_获取线性回归模型的系数和截距。在段落0中的示例中，系数a_arr和截距b的获取代码如下:
a_arr = lineModel.coef_[0]
b = lineModel.intercept_[0]
在段落1中的示例中，系数a1和截距b的获取代码如下:
a1 = lineModel.coef_[0][0]
b = lineModel.intercept_[0]
可以根据系数和截距构建线性回归方程，并评估模型的拟合程度。
综上所述，线性回归模型LinearRegression函数中x和y的参数类型应该是array类型的数据。并且，在应用多元线性回归时，也应该使用array类型的多维数据。