使用Python的scipy库中的boxcox函数可以实现线性Box Cox变换。下面是一个示例代码，展示如何进行不同参数的线性Box Cox变换对于因变量和自变量。

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成一些示例数据
x = np.random.rand(100) * 10 + 1  # 自变量
y = np.random.rand(100) * 10 + 1  # 因变量

# 尝试不同参数的Box Cox变换
lambda_x = 0.5
lambda_y = 1.5

# 对自变量进行Box Cox变换
x_transformed, _ = stats.boxcox(x, lmbda=lambda_x)

# 对因变量进行Box Cox变换
y_transformed, _ = stats.boxcox(y, lmbda=lambda_y)

# 打印变换后的数据
print("原始自变量：", x)
print("Box Cox变换后的自变量：", x_transformed)
print("原始因变量：", y)
print("Box Cox变换后的因变量：", y_transformed)

在上述代码中，我们首先生成了一些示例数据，其中x是自变量，y是因变量。然后，我们使用stats.boxcox函数对自变量和因变量进行了不同参数的Box Cox变换。最后，我们打印了变换后的数据。

请注意，lambda_x和lambda_y是Box Cox变换的参数，可以根据需要进行调整。不同的参数值会产生不同的变换结果。