SciPy - integrate.cumulative_trapezoid() 方法

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SciPy integrate.cumulative_trapezoid() 方法用於利用梯形法則計算給定點集的積分。

在微積分理論中，梯形法則透過計算近似定積分來定義。

語法

以下為 SciPy integrate.cumulative_trapezoid() 方法的語法 −

cumulative_trapezoid(x)
or,
cumulative_trapezoid(y,x)

引數

此方法接受以下引數 −

• x： 此引數使用 array() 函式定義陣列。
• y：此引數用於執行積分任務。

返回值

此方法返回 list(float) 形式的結果。

示例 1

以下是一個基本示例，展示了 SciPy integrate.cumulative_trapezoid() 方法的用法。

import numpy as np
from scipy.integrate import cumulative_trapezoid

x = np.array([1, 2, 3, 4])
res = cumulative_trapezoid(x)
print(res)

輸出

以上程式碼生成以下結果 −

[1.5 4.  7.5]

示例 2

在此，我們有 x 值，它表示座標點。另一方面，y 值顯示相應的值，這些值使用 cumulative_trapezoid() 找到曲線下的面積。

import numpy as np
from scipy import integrate

y = np.array([1, 4, 9, 16])
x = np.array([1, 2, 3, 4])
res = integrate.cumulative_trapezoid(y, x)
print(res)

輸出

以上程式碼生成以下結果 −

[ 2.5  9.  21.5]

示例 3

在本示例中，cumulative_trapezoid() 接受兩個引數，即 y 和 initial，它們分別設定為 5 和透過給定點集 (y) 找到的積分差。

import numpy as np
from scipy.integrate import cumulative_trapezoid

y = np.array([1, 2, 3, 4])
res = cumulative_trapezoid(y, initial=5)
print(res)  

輸出

以上程式碼生成以下結果 −

[5.  1.5 4.  7.5]

initial 值設定為 5，因此累積積分從 5 開始，並將梯形的面積新增到此初始值。