ในการรวมเข้ากับแกนที่กำหนดโดยใช้กฎสี่เหลี่ยมคางหมูแบบผสม ให้ใช้เมธอด numpy.trapz() หากระบุ x การผสานจะเกิดขึ้นตามลำดับองค์ประกอบ - จะไม่ถูกจัดเรียง เมธอดจะคืนค่าอินทิกรัลที่แน่นอนของอาร์เรย์ 'y' =n มิติตามแกนเดียวโดยประมาณโดยกฎสี่เหลี่ยมคางหมู หาก 'y' เป็นอาร์เรย์ 1 มิติ ผลลัพธ์จะเป็นค่าทศนิยม หาก 'n' มากกว่า 1 ผลลัพธ์จะเป็นอาร์เรย์มิติ 'n-1'
พารามิเตอร์ที่ 1 y คืออาร์เรย์อินพุตที่จะรวมเข้าด้วยกัน พารามิเตอร์ตัวที่ 2 x คือจุดตัวอย่างที่สัมพันธ์กับค่า y ถ้า x เป็น none จะถือว่าจุดตัวอย่างเป็น dxapart ที่มีระยะห่างเท่าๆ กัน ค่าเริ่มต้นคือไม่มี พารามิเตอร์ตัวที่ 3 dx คือระยะห่างระหว่างจุดตัวอย่างเมื่อ x ไม่มี ค่าเริ่มต้นคือ 1 พารามิเตอร์ที่ 4 แกนคือแกนที่จะรวมเข้าด้วยกัน
ขั้นตอน
ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -
import numpy as np
การสร้างอาร์เรย์ numpy โดยใช้เมธอด array() เราได้เพิ่มองค์ประกอบประเภท int -
arr = np.array([20, 35, 57, 70, 85, 120])
แสดงอาร์เรย์ -
print("Our Array...\n",arr) ตรวจสอบขนาด -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
รับประเภทข้อมูล -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) ในการรวมเข้ากับแกนที่กำหนดโดยใช้กฎสี่เหลี่ยมคางหมูแบบผสม ให้ใช้วิธีการ numpy.trapz() -
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr))
ตัวอย่าง
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type
arr = np.array([20, 35, 57, 70, 85, 120])
# 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)) ผลลัพธ์
Our Array... [ 20 35 57 70 85 120] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Result (trapz)... 317.0
