Để tích hợp dọc theo trục đã cho bằng cách sử dụng quy tắc hình thang tổng hợp, hãy sử dụng phương thức numpy.trapz (). Nếu x được cung cấp, việc tích hợp xảy ra theo trình tự dọc theo các phần tử của nó - chúng không được sắp xếp. Phương thức trả về tích phân xác định của mảng ‘y’ =n-chiều dưới dạng xấp xỉ dọc theo một trục theo quy tắc hình thang. Nếu ‘y’ là mảng 1 chiều, thì kết quả là một số thực. Nếu ‘n’ lớn hơn 1, thì kết quả là mảng chiều ‘n-1’.
Tham số đầu tiên, y là mảng đầu vào để tích hợp. Tham số thứ 2, x là điểm mẫu tương ứng với các giá trị y. Nếu x là Không, các điểm mẫu được giả định là cách đều nhau. Mặc định là Không có. Tham số thứ 3, dx là khoảng cách giữa các điểm mẫu khi x không có. Giá trị mặc định là 1. Tham số thứ 4, axis là trục để tích hợp.
Các bước
Đầu tiên, hãy nhập các thư viện được yêu cầu -
import numpy as np
Tạo một mảng numpy bằng phương thức array (). Chúng tôi đã thêm các phần tử kiểu int -
arr = np.array([20, 35])
Hiển thị mảng -
print("Our Array...\n",arr) Kiểm tra các thứ nguyên -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
Lấy Datatype -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) Để tích hợp dọc theo trục đã cho bằng cách sử dụng quy tắc hình thang tổng hợp, hãy sử dụng phương thức numpy.trapz () -
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, x = [55, 80]))
Ví dụ
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type
arr = np.array([20, 35])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# To integrate along the given axis using the composite trapezoidal rule, use the numpy.trapz() method
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, x = [55, 80])) Đầu ra
Our Array... [20 35] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Result (trapz)... 687.5