Если вам не нравится замена подпрограммы оболочки, вы также можете использовать простое перенаправление группы команд:
{ printf '%s\n' 'header line 1' 'header line 2' ...; tail -c +$(($header_size+1)) old-file.txt; } > new-file.txt
Разделите фитинг на две линии, один для инициализации другого для подгонки, также сохраните возвращаемое значение шага соответствия, чтобы вы могли использовать его для обучения модели LinearRegression.
X_poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly_return = X_poly.fit_transform(X)
print(X_poly)
model = LinearRegression(fit_intercept = False)
model.fit(X_poly_return,y)
print('Coefficients: \n', model.coef_)
print('Others: \n', model.intercept_)
print(X_poly.powers_)
X_predict = np.array([[3,3]])
Разделение X_poly на две строки должно сделать трюк здесь:
X_poly_temp = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = X_poly_temp.fit_transform(X)
print(X_poly_temp.powers_)
Попробуйте изменить строку
print(X_poly.powers_)
To
print(X_poly[0].powers_)
Если ошибка исчезнет, перейдите через X_poly и распечатайте значение для каждого индекса массива.