在回归分析中，可以使用最小二乘法来估计回归系数。回归系数的标准误差是评估回归系数估计的不确定性的一种方式。通常情况下，可以使用逆矩阵来计算回归系数的标准误差。然而，如果无法使用逆矩阵，可以使用其他方法来计算回归系数的标准误差，如bootstrap法。

下面是一个使用bootstrap法计算回归系数的标准误差的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.utils import resample
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1) * 10
y = 3 * X[:, 0] + np.random.randn(100)

# 使用bootstrap法计算回归系数的标准误差
n_iterations = 1000
coefs = []
for _ in range(n_iterations):
    # 从原始数据中进行有放回抽样
    X_boot, y_boot = resample(X, y)
    
    # 拟合线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_boot, y_boot)
    
    # 提取回归系数
    coefs.append(model.coef_[0])

# 计算回归系数的标准误差
coef_std_error = np.std(coefs)

print("回归系数的标准误差:", coef_std_error)

在上述代码中，首先生成了一个随机的回归数据集。然后，使用bootstrap法从原始数据中进行有放回抽样，并拟合线性回归模型。重复这个过程多次，得到多个回归系数。最后，计算这些回归系数的标准差作为回归系数的标准误差。

请注意，由于bootstrap法是一种随机抽样方法，每次运行代码得到的结果可能会略有不同。如果需要更准确的结果，可以增加抽样次数（n_iterations的值）。