Pythonの複合台形公式を使用して、指定された軸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
arange()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.arange(9).reshape(3、3)
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、axis =0))
例
import numpy as np#arange()メソッドを使用してnumpy配列を作成する#int typearr =np.arange(9).reshape(3、3)#の要素を追加しました。arrayprint("OurArray。。 。\n"、arr)#Dimensionsprint("\n配列の次元...\n "、arr.ndim)#を確認します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()methodprint( "\ nResult(trapz)... \ n"、np.trapz(arr、axis =0))を使用します。 pre>出力
配列...[[01 2] [3 4 5] [6 78]]配列の次元...2配列オブジェクトのデータタイプ...int64Result(trapz)...[6。 8. 10.]
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PythonでNaNをゼロとして扱い、指定された軸1の配列要素の累積合計を返します
NaNをゼロとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積合計を返すには、nancumprod()メソッドを使用します。 NaNが検出され、先頭のNaNがゼロに置き換えられても、累積合計は変化しません。 all-NaNまたは空のスライスの場合はゼロが返されます。このメソッドは、outが指定されていない限り、結果を保持する新しい配列を返します。この配列で結果が返されます。結果のサイズはaと同じで、if軸がNoneでないか、aが1次元配列の場合と同じ形状になります。 最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは、累積合計が計算される軸です。デフォルト(なし)は、フラット化された配列の累積を
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PythonでNaNをゼロとして扱い、指定された軸0の配列要素の累積合計を返します
NaNをゼロとして扱う、特定の軸上の配列要素の累積合計を返すには、nancumprod()メソッドを使用します。 NaNが検出され、先頭のNaNがゼロに置き換えられても、累積合計は変化しません。 all-NaNまたは空のスライスの場合はゼロが返されます。累積は、5、5 + 10、5 + 10 + 15、5 + 10 + 15+20のように機能します。 最初のパラメーターは入力配列です。 2番目のパラメーターは、累積合計が計算される軸です。デフォルト(なし)は、フラット化された配列の累積を計算することです。 3番目のパラメーターは、返される配列のタイプと、要素が合計されるアキュムレーターのタイ