给定具有x、y和f_xy三列的数据集，如何制定有关x、y和f_xy之间关系的假设？
数据可以通过以下Python代码复制:
导入Pandas 作为PD
数据= {‘x’:{0:0.3745401188473625， 1:0.7319939418114051， 2:0.156018464424365， 3:0.0580836121681994， 4:0.6011150117432088， 5:0.0205844942958024， 6:0.832442英镑8004217英镑， 7:0.1818249672071006， 8:0.304242429595377， 9:0.43194550186421157， 10:0.6118528947223795， 11:0.2921446485352181， 12:0.4560699842170359， 13:0.1996737821583597， 14:0.59241456888620425， 15:0.6075448519014384， 16:0.0650515929852795， 17:0.965632033074594， 18:0.3046137691733707， 19:0.6842330265121569， 20:0.1220382348447788， 21:0.03438852112183， 22:0.258779981600169， 23:0.3117110760894109， 24:0.5467102793432796， 25:0.969584627764586， 26:0.9394989415641892， 27:0.59789978110851， 28:0.0884925020519195， 29:0.045227288910538， 30:0.388677289689482， 31:0.8287375091519293， 32:0.2809345096873807， 33:0.14092422494977626， 34:0.0745506436797708， 35:0.77224447692966574， 36:0.0055221171236023， 37:0.7068573438476171， 38:0.7712703466859457， 39:0.3584657285442726， 40:0.8631034258755935， 41:0.3308980248526492， 42:0.3109823217156622， 43:0.7296061783380641， 44:0.887227425763265， 45:0.119594459383017， 46:0.7607850486168974， 47:0.770967179954561， 48:0.5227328293819941， 49:0.0254191267440951}， ‘Y’:{0:0.95071430+99162， 1:0.5986584841970366， 2:0.1559945203362026， 3:0.866176145774352， 4:0.7080725777960455， 5:0.969909852161994， 6:0.2123391106782761， 7:0.183404509854338， 8:0.5247564316322378， 9:0.2912291401980419， 10:0.1393938606520418， 11:0.3663618432936917， 12:0.7851759613930136， 13:0.5142344384136116， 14:0.0464504127199977， 15:0.1705241236872915， 16:0.94885535373332， 17:0.8083973481164611， 18:0.0976721140063838， 19:0.4401524937396013， 20:0.4951769101112702， 21:0.9093204020782， 22:0.662522284353982， 23:0.520068021778108， 24:0.184854455525527， 25:0.77513282823361146， 26:0.8948273504276488， 27:0.9218742350231168， 28:0.1959828624191452， 29:0.3253303307632643， 30:0.2713490317738959， 31:0.35675323266935893， 32:0.5426960831582485， 33:0.80219698807540397， 34:0.986869366005172， 35:0.1987156815341724， 36:0.8154614284548342， 37:0.7290071680409873， 38:0.0740446517340903， 39:0.1158690595251297， 40:0.6232981268275579， 41:0.0635583502860236， 42:0.325183322026747， 43:0.637574713552131， 44:0.4722149251619493， 45:0.713244787222995， 46:0.56127757564962， 47:0.4937955963643907， 48:0.4275410183585496， 49:0.1078914269933044}， ‘f_xy’:{0:0.15713801863798， 1:0.1713440485863025， 2:3.129805110672629， 3:0.204050792591901， 4:0.1696344532792451， 5:0.3507700760080584， 6:0.69767559541933626， 7:2,6420143220847， 8:0.6010195813501505， 9:0230332050209543， 10:1,244598646721745， 11:1,19666856155742， 12:0.1560149760139054， 13:0.9482903687042544， 14:1,636636832821407， 15:1,1513253320985553， 16:0.2340182514559566， 17:0273325941782971， 18:2,632976880968226， 19:0.2266532986907281， 20:1,16935854022532， 21:0.3966214152543048， 22:0.4876505603989647， 23:0.656928500996059， 24:1,016923500222618， 25:0.0241795100124299， 26:0.014129531411363， 27:0.017154888508862， 28:3.1910192671449296， 29:2.3823461725425723， 30:1.451991.7624809175， 31:0.366819626680049， 32:0.7050384080679081， 33:0.4011237323170427， 34:0.071690650462595， 35:0.6570333572025112， 36:0.540686624848107， 37:0.3868260229189749， 38:0.9660682048266296， 39:2,257494106637491， 40:0.1340975089516994， 41:2.68870797417227， 42:1,385803460277527， 43:0.2538626894067123， 44:0.2901622850453029， 45:0.479476802610729， 46:0.3525629145779723， 47:0.1171668916298969， 48:0.62175260747701243， 49:5,13429928758166_
DF = pd.DataFrame(数据)