NumPy 1.14 - numpy.trapz()

numpy.trapz




numpy

numpy.trapz

numpy.trapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1) [source]

समग्र ट्रेपोजॉइडल नियम का उपयोग करके दिए गए अक्ष के साथ एकीकृत करें।

दिए गए अक्ष के साथ y ( x ) को एकीकृत करें।

पैरामीटर:

y : array_like

एकीकृत करने के लिए इनपुट सरणी।

x : array_like, वैकल्पिक

नमूना y मानों के अनुरूप है। यदि x कोई नहीं है, तो नमूना बिंदुओं को समान रूप से अलग dx माना जाता है। डिफ़ॉल्ट कोई नहीं है।

dx : स्केलर, वैकल्पिक

नमूना बिंदुओं के बीच अंतर जब x कोई नहीं है। डिफ़ॉल्ट 1 है।

अक्ष : int, वैकल्पिक

अक्ष जिसके साथ एकीकृत करना है।

यह दिखाता है:

ट्रैप्ज़ : फ्लोट

ट्रैपेज़ॉइडल नियम द्वारा अनुमान के अनुसार निश्चित अभिन्न।

यह भी देखें

sum , cumsum

टिप्पणियाँ

छवि [R572572] नियम को दर्शाती है - अंकों के y- अक्ष स्थानों को y सरणी से लिया जाएगा, अंकों के बीच डिफ़ॉल्ट x- अक्ष दूरी 1.0 होगी, वैकल्पिक रूप से उन्हें x सरणी के साथ या dx स्केलर के साथ प्रदान किया जा सकता है। वापसी मूल्य लाल रेखाओं के तहत संयुक्त क्षेत्र के बराबर होगा।

संदर्भ

[R571572] विकिपीडिया पृष्ठ: http://en.wikipedia.org/wiki/Trapezoidal_rule
[R572572] ( 1 , 2 ) चित्रण छवि: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Composite_trapezoidal_rule_illustration.png

उदाहरण

>>> np.trapz([1,2,3])
4.0
>>> np.trapz([1,2,3], x=[4,6,8])
8.0
>>> np.trapz([1,2,3], dx=2)
8.0
>>> a = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.trapz(a, axis=0)
array([ 1.5,  2.5,  3.5])
>>> np.trapz(a, axis=1)
array([ 2.,  8.])