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法律研究使用 Python 中的複合梯形規則沿軸 1 進行積分
要沿給定軸使用複合梯形規則進行積分，請使用 numpy.trapz() 方法。如果提供了 x，則積分會沿著其元素的順序進行 - 它們不會被排序。該方法返回 'y'（n 維陣列）沿單個軸的定積分，該積分由梯形規則近似。如果 'y' 是一個一維陣列，則結果為浮點數。如果 'n' 大於 1，則結果為 'n-1' 維陣列。
第一個引數 y 是要積分的輸入陣列。第二個引數 x 是對應於 y 值的取樣點。如果 x 為 None，則假設取樣點均勻分佈，間隔為 dx。預設值為 None。第三個引數 dx 是當 x 為 None 時取樣點之間的間距。預設值為 1。第四個引數 axis 是要沿其積分的軸。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
使用 arange() 方法建立 NumPy 陣列。我們添加了整數型別的元素 -
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
顯示陣列 -
print("Our Array...\n",arr)檢查維度 -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
獲取資料型別 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)要沿給定軸使用複合梯形規則進行積分，請使用 numpy.trapz() 方法 -
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, axis = 1))
示例
import numpy as np
# Creating a numpy array using the arange() method
# We have added elements of int type
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# To integrate along the given axis using the composite trapezoidal rule, use the numpy.trapz() method
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, axis = 1))輸出
Our Array... [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Result (trapz)... [ 2. 8. 14.]
更新於: 2022 年 2 月 25 日
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