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在数学中，给定线的斜率是计算其陡度的值。它还有助于表征给定线的方向。也可以使用 Python 编程语言计算行的范围。

本文将演示可用于在 Python 中计算给定直线斜率的不同方法。

在 Python 中使用用户定义的函数计算给定直线的斜率

给定直线斜率的数学公式如下所示。

m = (y2-y1)/(x2-x1)

我们可以创建一个用户定义的函数，为给定的行实现这个给定的公式。

以下代码使用用户定义的函数 slopee 来计算 Python 中给定线的斜率。

def slopee(x1, y1, x2, y2):
    x = (y2 - y1) / (x2 - x1)
    return x


print(slopee(4, 5, 8, 10))

上面的代码提供了以下输出。

1.25

上面代码中的函数使用直线斜率的通用公式，然后返回其值。

在 Python 中使用 SciPy 模块计算给定线的斜率

SciPy 是 Scientific Python 的缩写，是一个免费使用的开源库，用于在 Python 中进行数据的技术和科学计算。此外，SciPy 严重依赖于 NumPy 库。除了 NumPy 之外，SciPy 还包含更多用于统计、线性代数、图像处理和优化的模块。

在这里，我们将使用一个这样的函数：linregress() 函数，用于计算两个相同长度的给定一维数组的线性最小二乘回归。如果我们将 x 和 y 坐标定义为数组，你可以使用 linregress() 函数找到直线的斜率。

以下代码使用 SciPy 模块的 linregress() 方法来计算 Python 中给定线的斜率。

from scipy.stats import linregress

x = [4, 8]
y = [5, 10]
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x, y)
print(slope)

上面的代码提供了以下输出。

1.25

直线的斜率以 float 数据类型返回。

在 Python 中使用 NumPy 模块计算给定线的斜率

NumPy 是 Numerical Python 的缩写，是 Python 提供的一个库，它处理数组并提供对这些数组进行操作的函数。

np.polyfit() 函数包含在 NumPy 库中，可用于查找和返回给定特定线的斜率和截距，其中线的坐标集定义为数组。

以下代码使用 np.polyfit() 函数计算 Python 中给定线的斜率。

import numpy as np

x = [4, 8]
y = [5, 10]
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
print(slope)

上面的代码提供了以下输出。

1.2499999999999993