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法律研究使用複合梯形法則在Python中進行積分
要沿給定軸使用複合梯形法則進行積分，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）沿單個軸使用梯形法則近似的定積分。如果 'y' 是一個一維陣列，則結果是一個浮點數。如果 'n' 大於 1，則結果是一個 '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，則假設取樣點均勻間隔 dx。預設為 None。第三個引數 dx 是 x 為 None 時取樣點之間的間隔。預設為 1。第四個引數 axis 是要沿其進行積分的軸。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用 array() 方法建立一個 numpy 陣列。我們添加了整型元素：
arr = np.array([20, 35, 57, 70, 85, 120])
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法則進行積分，請使用 numpy.trapz() 方法：
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr))
示例
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type
arr = np.array([20, 35, 57, 70, 85, 120])
# 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))輸出
Our Array... [ 20 35 57 70 85 120] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Result (trapz)... 317.0
更新於：2022年2月28日
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