Python SciPy integrate.cumulative_trapezoid用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.integrate.cumulative_trapezoid 的用法。

用法:

scipy.integrate.cumulative_trapezoid(y, x=None, dx=1.0, axis=-1, initial=None)#

使用复合梯形规则对 y(x) 进行累积积分。

参数 ：：

y： array_like

要整合的值。

x： 数组，可选

要整合的坐标。如果无(默认)，则在 y 中的连续元素之间使用间距 dx。

dx： 浮点数，可选

y 元素之间的间距。仅在 x 为无时使用。

axis： 整数，可选

指定要累积的轴。默认值为 -1(最后一个轴)。

initial： 标量，可选

如果给定，则将此值插入到返回结果的开头。 0 或 None 是唯一接受的值。默认值为 None，这意味着 res 沿积分轴有一个比 y 少的元素。

返回 ：：

res： ndarray

y 沿轴累积积分的结果。如果 initial 为 None，则形状使得积分轴的值比 y 小一个。如果给定初始值，则形状等于 y 的形状。

例子：

>>> from scipy import integrate
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> x = np.linspace(-2, 2, num=20)
>>> y = x
>>> y_int = integrate.cumulative_trapezoid(y, x, initial=0)
>>> plt.plot(x, y_int, 'ro', x, y[0] + 0.5 * x**2, 'b-')
>>> plt.show()