SciPy - integration.trapezoid() 方法

SciPy integrate.trapezoid() 方法用于利用梯形法则求积分函数的近似值。梯形有两个规则 −

等空间点处的函数值。
区间的宽度。

语法

以下是 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值。
x:这也定义相同。

返回值

此方法返回浮点值。

示例 1

以下是展示 SciPy integrate.trapezoid() 方法用法的基本示例。

import numpy as np
from scipy import integration

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x**2
integral = integration.trapezoid(y, x)
print("结果值为 ", integration)

输出

上述代码产生以下结果 −

结果值为 333.35033840084344

示例 2

此程序将两个数组定义为相应的变量，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("结果值为 ", 积分)

输出

上述代码产生以下结果 −

结果值为 77.0

示例3

下面的程序计算了带有轴的多重积分。

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("结果值为 ", integration)