SciPy - integrate.trapezoid() 方法

SciPy integrate.trapezoid() 方法用于查找使用梯形规则的积分函数的近似值。梯形规则有两个 -

• 等间距点处的函数值。
• 间隔的宽度。

语法

以下是可以使用 SciPy integrate.trapezoid() 方法的语法 -

trapezoid(y, x)

参数

此方法接受两个参数 -

• y：此参数用于设置要积分的函数的值。
• x：这也定义相同的值。

返回值

此方法返回浮点值。

示例 1

以下是一个基本示例，显示了 SciPy integrate.trapezoid() 方法的用法。

import numpy as np
from scipy import integrate

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x**2
integral = integrate.trapezoid(y, x)
print("The resultant value is ", integral)

输出

上面的代码生成以下结果 -

The resultant value is  333.35033840084344

示例 2

此程序为各个变量定义两个数组，并将这些变量传递给 trapezoid() 以计算积分结果。

import numpy as np
from scipy.integrate import trapezoid
x = np.array([0, 1, 2, 5, 6])
y = np.array([0, 1, 4, 25, 36])
integral = trapezoid(y, x)
print("The resultant value is ", integral)

输出

上面的代码生成以下结果 -

The resultant value is  77.0

示例 3

在下方，程序计算了沿一个轴的多重积分。

import numpy as np
from scipy.integrate import trapezoid
y = np.array([[0, 11, 64, 93, 16], [0, 17, 87, 27, 64]])
x = np.array([0, 1, 24, 34, 4])
integral = trapezoid(y, x, axis=1)
print("The resultant value is ", integral)

输出

上面的代码生成以下结果 -

The resultant value is  [ 18.  409.5]