以下是一个使用ARIMA模型生成斜率直线的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成斜率直线的数据
x = np.arange(1, 101)
y = 2 * x + np.random.normal(0, 10, 100)

# 将数据转换为时间序列
data = pd.Series(y, index=pd.date_range(start='1/1/2000', periods=100, freq='D'))

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 0))
model_fit = model.fit()

# 预测斜率直线
predictions = model_fit.predict(start='1/1/2000', end='4/10/2000', dynamic=False)

# 绘制原始数据和预测结果
plt.plot(data.index, data.values, label='Original')
plt.plot(predictions.index, predictions.values, label='ARIMA')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，首先生成了一个斜率直线的数据（y = 2x + 噪声），然后将数据转换为时间序列。接下来，使用ARIMA模型拟合数据，并使用predict方法预测斜率直线的值。最后，使用matplotlib库将原始数据和预测结果绘制出来。

需要注意的是，ARIMA模型的参数（order）可以根据实际情况进行调整，以获取更好的拟合效果。