使用 Python 中的复合梯形规则沿轴 1 积分
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要使用复合梯形规则沿给定轴积分，请使用 numpy.trapz() 方法。如果提供了 x，积分将按其元素的顺序进行 - 它们没有排序。该方法返回"y"= n 维数组的定积分，该积分沿梯形规则沿单个轴近似。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，则假定样本点以 dx 相等间隔分布。默认值为 None。第三个参数dx为x为None时采样点之间的间距，默认为1。第四个参数axis为积分的轴。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用arange()方法创建一个numpy数组，我们添加了int类型的元素 −
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
显示数组 −
print("我们的数组...\n",arr)
检查维度 −
print("\n数组的维度...\n",arr.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
要使用复合梯形规则沿给定轴进行积分，请使用 numpy.trapz() 方法 −
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, axis = 1))
示例
import numpy as np
# 使用 arange() 方法创建一个 numpy 数组
# 我们添加了 int 类型的元素
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
# 显示数组
print("我们的数组...\n",arr)
# 检查维度
print("\n数组的维度...\n",arr.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
# 要使用复合梯形规则沿给定轴进行积分，请使用numpy.trapz() 方法
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, axis = 1))
输出
我们的数组... [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]] 我们的数组的维度... 2 我们的数组对象的数据类型... int64 Result (trapz)... [ 2. 8. 14.]
