线性回归 ax + b 与斜率系数 a 强制/预定义（python）

Question

如何使用线性回归工具来拟合“散点图”并施加线性回归的系数。

起初我有 100 张随温度膨胀的物体的照片（我每 1°C 拍一张照片）。之后的第一步是我创建了一个过滤器，允许我勾勒出对象的“轮廓”，然后我将其转换为点列表。最终目标是跟随轮廓顶部的高度演变。因此，作为“参考线”，我拍摄了第一张图像，并通过线性回归得到了描述剖面顶部最佳的海峡线方程。最后，在其他图片中，目标是获得直线，斜率系数与第一张图片相同，但截距不同，最适合我的下一张图片的散点图。两张图片之间的截距差就是我的物体在 1°C 的温度升高范围内所经历的高度差。

如果你想到我正在做的事情而不是使用回归的任何其他方法，我也很高兴听到它。

在第二张图中你会发现我做的线性回归。