SciPy - integrate.cumulative_trapezoid() 方法

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SciPy integrate.cumulative_trapezoid() 方法用于利用梯形法则计算给定点集的积分。

在微积分理论中，梯形法则通过计算近似定积分来定义。

语法

以下为 SciPy integrate.cumulative_trapezoid() 方法的语法 −

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

参数

此方法接受以下参数 −

• x： 此参数使用 array() 函数定义数组。
• y：此参数用于执行积分任务。

返回值

此方法返回 list(float) 形式的结果。

示例 1

以下是一个基本示例，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)

输出

以上代码生成以下结果 −

[1.5 4.  7.5]

示例 2

在此，我们有 x 值，它表示坐标点。另一方面，y 值显示相应的值，这些值使用 cumulative_trapezoid() 找到曲线下的面积。

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)

输出

以上代码生成以下结果 −

[ 2.5  9.  21.5]

示例 3

在本示例中，cumulative_trapezoid() 接受两个参数，即 y 和 initial，它们分别设置为 5 和通过给定点集 (y) 找到的积分差。

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)  

输出

以上代码生成以下结果 −

[5.  1.5 4.  7.5]

initial 值设置为 5，因此累积积分从 5 开始，并将梯形的面积添加到此初始值。