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複合台形公式を使用して統合し、Pythonでサンプルポイントをy値に設定します


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-

を使用します
 print( "\ nResult(trapz)... \ n"、np.trapz(arr、x =[55、80]))

 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 =[55、80]))<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 

  1. Pythonの複合台形公式を使用して軸0に沿って統合します

    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

  2. Pythonの複合台形公式を使用して軸1に沿って統合します

    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