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法学使用复合梯形法则在Python中进行积分，并反向设置积分样本点
要使用复合梯形法则沿给定轴进行积分，请使用numpy.trapz()方法。如果提供x，则积分将沿着其元素依次进行——它们不会被排序。该方法返回'y'（n维数组）沿单个轴的定积分，该积分由梯形法则近似。如果'y'是一维数组，则结果为浮点数。如果'n'大于1，则结果为'n-1'维数组。
第一个参数y是要积分的输入数组。第二个参数x是与y值对应的样本点。如果x为None，则假设样本点均匀间隔dx。默认为None。第三个参数dx是x为None时样本点之间的间距。默认为1。第四个参数axis是要积分的轴。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
使用array()方法创建一个numpy数组。我们添加了int类型的元素：
arr = np.array([20, 35])
显示数组：
print("Our Array...\n",arr)检查维度：
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
获取数据类型：
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)要使用复合梯形法则沿给定轴进行积分，请使用numpy.trapz()方法：
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, x = [80, 55]))
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])
# 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, x = [80, 55]))输出
Our Array... [20 35] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Result (trapz)... -687.5
更新于：2022年2月28日
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