複合台形公式を使用して統合し、Pythonで逆に統合するサンプルポイントを設定します

複合台形公式を使用して指定された軸に沿って統合するには、numpy.trapz（）メソッドを使用します。 xが指定されている場合、統合はその要素に沿って順番に行われます-それらはソートされません。このメソッドは、台形公式によって単一の軸に沿って近似された「y」=n次元配列の定積分を返します。 「y」が1次元配列の場合、結果は浮動小数点数になります。 「n」が1より大きい場合、結果は「n-1」次元配列になります。

最初のパラメーターyは、統合する入力配列です。 2番目のパラメーターxは、y値に対応するサンプルポイントです。 xがNoneの場合、サンプルポイントは等間隔のdxapartであると見なされます。デフォルトはNoneです。 3番目のパラメーターdxは、xがNoneの場合のサンプルポイント間の間隔です。デフォルトは1です。4番目のパラメータであるaxisは、統合する軸です。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

numpyをnpとしてインポート

array（）メソッドを使用してnumpy配列を作成します。 int型の要素を追加しました-

 arr =np.array（[20、35]）

配列を表示する-

 print（ "Our Array ... \ n"、arr）

寸法を確認してください-

 print（"\n配列の次元...\n"、arr.ndim）

データ型を取得-

 print（"\n配列オブジェクトのデータタイプ...\n"、arr.dtype）

複合台形公式を使用して指定された軸に沿って統合するには、numpy.trapz（）メソッド-

 print（ "\ nResult（trapz）... \ n"、np.trapz（arr、x =[80、55]））

例

 import numpy as np＃array（）メソッドを使用してnumpy配列を作成する＃inttypearrの要素を追加しました=np.array（[20、35]）＃arrayprint（ "Our Array ... \ n "、arr）＃Dimensionsprint（"\n配列の次元...\n "、arr.ndim）＃を取得しますDatatypeprint（"\n配列オブジェクトのデータタイプ...\n "、arr.dtype）＃複合台形規則を使用して指定された軸に沿って統合するには、numpy.trapz（）methodprint（ "\ nResult（trapz）... \ n"、np.trapz（arr、x =[80、55]））<を使用します。 / pre> 
出力
 
配列...[2035]配列の次元...1配列オブジェクトのデータタイプ...int64Result（trapz）...-687.5