Python是一種廣泛使用的編程語言，其強大且易于學習的特性使其成為數據科學家和機器學習工程師的首選語言之一。

本文將展示如何使用Python求解回歸系數，這對于理解回歸模型的內在機制至關重要。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加載波士頓房價數據集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 創建線性回歸模型對象
lr = LinearRegression()
# 擬合回歸模型
lr.fit(X, y)
# 打印回歸系數
print(lr.coef_)

代碼中，我們使用了NumPy和Pandas庫來加載和管理數據，以及使用Scikit-learn庫中的LinearRegression類來擬合回歸模型。在完成擬合之后，我們使用coef_屬性來打印回歸系數。

回歸系數代表著自變量的變化對因變量的影響程度。在本例中，波士頓房價數據集中的回歸系數指的就是不同房屋屬性（例如房屋平均房間數、每個城鎮非零住宅比例等）的影響程度。通過打印回歸系數，我們可以更好地理解回歸模型預測結果的產生過程。

總之，Python提供了許多強大的工具來求解回歸系數，而理解回歸系數的含義可以幫助我們更好地理解回歸模型背后的機制。