Using the dataset dataset2.txt, available through Canvas, find the least squares solution using np.linalg.lstsq. You can load the data using np.loadtxt. After finding the least squares solution, plot the data and the solution using matplotlib. 0.00 1.07 0.01 0.96 0.02 0.95 0.03 1.08 0.04 1.21 0.05 1.03 0.06 0.90 0.07 1.08 10.08 1.29 0.09 1.07 0.101.16 0.11 1.27 0.12 1.12 0.13 1.16 0.14 1.17 0.15 1.18 0.16 1.22 0.17 1.27 0.18 1.45 0.19 1.36 0.20 1.26 0.21 1.44 0.22 1.32 0.23 1.17 0.24 1.45 0.25 1. 46 0.26 1.39 0.271.47 0.28 1.43 0.29 1.44 Ú.30 1 49 0.31 1.22 0.32 1.43 0.33 1.57 034 1.55 0.35 1 39 0.36 1.46 0.37-158 0.38 1.53 0.39 1.67 0.40 1.48 0.41 154 0.43 1.48 0.44 163 0.45 1.55 0.46 1 71 0.47 161 0.48 1.74 0.49 151 0.51 157 0.52 165 0.53 1.66 0.54 183 0.55 1.56 0.56 1.59 0.57 1.72 0.58 1.52 0.59 1.63 0.60 1.61 0.61 1.49 0.62 1.59 0.03144 0.64 1.58 0.65 1.60 0.66 1.56 0.67 1.62 0.68 1.65 0.69 1.67 0.70 1.57 0.71 1.57 0.72 1.47 0.73 1.30 0.74 1.62 0.75 1.38 0.76 1.30 0.77 1.23 0.78 1.26 0.79 1.16 0.80 1.13 0.81 1.09 0.82 1.12 0.83 0.94 0.84 0.99 0.85 0.93 0.86 0.96 0.87 0.77 0.88 0.80 0.89 0.78 0.90 0.74 0.91 0.66 0.92 0.46 0.93 0.60 0.94 0.68 0.95 0.40 0.96 0.16 0.97 0.34 0.98 -0.07 0.99 0.19 1.00 0.05