要实现百分比线性拟合的变化，可以使用Python中的numpy库进行计算和拟合。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 输入自变量
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])  # 输入因变量

# 百分比线性拟合函数
def percentage_linear_fit(x, y):
    # 计算百分比变化
    x_percent = (x - x[0]) / x[0] * 100
    y_percent = (y - y[0]) / y[0] * 100

    # 线性拟合
    coef = np.polyfit(x_percent, y_percent, 1)
    fit_fn = np.poly1d(coef)

    # 返回拟合函数和拟合结果
    return fit_fn, fit_fn(x_percent)

# 进行拟合
fit_fn, fit_y = percentage_linear_fit(x, y)

# 打印拟合结果
print("拟合函数：", fit_fn)
print("拟合结果：", fit_y)

运行以上代码，可以得到拟合函数和拟合结果。其中，拟合函数是一个一次多项式函数，可以通过fit_fn(x_percent)来计算输入自变量的拟合结果。