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法律研究使用复合梯形法则在Python中进行积分
要沿给定轴使用复合梯形法则进行积分，请使用 numpy.trapz() 方法。如果提供了 x，则积分会沿着其元素的顺序进行——它们不会被排序。该方法返回 'y'（n 维数组）沿单个轴使用梯形法则近似的定积分。如果 'y' 是一个一维数组，则结果是一个浮点数。如果 'n' 大于 1，则结果是一个 '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 是对应于 y 值的采样点。如果 x 为 None，则假设采样点均匀间隔 dx。默认为 None。第三个参数 dx 是 x 为 None 时采样点之间的间隔。默认为 1。第四个参数 axis 是要沿其进行积分的轴。
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。我们添加了整型元素：
arr = np.array([20, 35, 57, 70, 85, 120])
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)要沿给定轴使用复合梯形法则进行积分，请使用 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))输出
Our Array... [ 20 35 57 70 85 120] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Result (trapz)... 317.0
更新于：2022年2月28日
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