python求经验分布斜率

在 Python 中求经验分布斜率可以使用线性回归算法，如 `scipy.stats.linregress`。
首先要导入这个模块

from scipy.stats import linregress

然后对于一组 x,y 数据，可以调用 linregress 函数计算斜率和截距。

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x, y)

其中 slope 就是斜率.

更多可以参考 scipy 官网文档 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.linregress.html

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python求经验分布函数百分位数

在 Python 中，可以使用第三方库 scipy 中的 stats.percentileofscore 函数来求经验分布函数的百分位数。该函数的第一个参数是数据，第二个参数是要求百分位数的值。

例如，如果有一组数据 `data`，要求经验分布函数百分位数 for 100, 程序可以写成：

from scipy import stats
percentile = stats.percentileofscore(data, 100)

输出的 percentil 就是对应的百分位数

注意在使用前应当import scipy

python求椭圆切线斜率的代码

以下是 Python 代码实现椭圆在点 $(x_0,y_0)$ 处的切线斜率：

def slope_ellipse(x0, y0, a, b, h=0, k=0):
    """
    返回椭圆在点 (x0,y0) 处的切线斜率
    a 和 b 分别是椭圆在 x 轴和 y 轴上的半轴长，(h,k) 是椭圆中心坐标
    """
    return -b**2*(x0-h)/(a**2*(y0-k))

其中 `h` 和 `k` 默认为 0，表示椭圆中心在原点。使用时，可以根据具体的椭圆参数和点的坐标来调用该函数。