numpy.trapz¶
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numpy.
trapz
(y, x=None, dx=1.0, axis=-1)[source]¶ 使用复合梯形法则沿给定轴进行积分。
沿给定轴集成y(x)。
参数: y:array_like
输入数组进行积分。
x:array_like,可选
对应于y值的采样点。如果x为无,则假定采样点间隔为dx均匀分布。默认值为None。
dx:标量,可选
x时采样点之间的间距为无。默认值为1。
axis:int,可选
沿其积分的轴。
返回: trapz:float
定义积分近似由梯形规则。
笔记
图像[R287]示出梯形规则 - 点的y轴位置将取自y t>数组,默认情况下点之间的x轴距离将为1.0,提供x数组或dx标量。返回值将等于红线下面的合并面积。
参考文献
[R286] 维基百科页面:http://en.wikipedia.org/wiki/Trapezoidal_rule [R287] (1,2)插图:http://en.wikipedia.org/wiki/File:Composite_trapezoidal_rule_illustration.png 例子
>>> np.trapz([1,2,3]) 4.0 >>> np.trapz([1,2,3], x=[4,6,8]) 8.0 >>> np.trapz([1,2,3], dx=2) 8.0 >>> a = np.arange(6).reshape(2, 3) >>> a array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> np.trapz(a, axis=0) array([ 1.5, 2.5, 3.5]) >>> np.trapz(a, axis=1) array([ 2., 8.])