दिए गए एक्सिस के साथ कंपोजिट ट्रेपेजॉइडल नियम (composite trapezoidal rule) का उपयोग करके इंटीग्रेट करने के लिए, numpy.trapz() मेथड का उपयोग करें। यदि x प्रदान किया जाता है, तो इंटीग्रेशन उसके एलिमेंट्स के क्रम में होता है - वे सॉर्ट नहीं होते। मेथड 'y' = n-डायमेंशनल ऐरे के निश्चित इंटीग्रल को ट्रेपेजॉइडल नियम द्वारा एकल एक्सिस के साथ सन्निकट करके लौटाता है। यदि 'y' एक 1-डायमेंशनल ऐरे है, तो परिणाम एक फ्लोट होता है। यदि 'n' 1 से बड़ा है, तो परिणाम 'n-1' डायमेंशनल ऐरे होता है।
पहला पैरामीटर, y इंटीग्रेट करने के लिए इनपुट ऐरे है। दूसरा पैरामीटर, x, y मानों के अनुरूप सैंपल पॉइंट्स हैं। यदि x None है, तो सैंपल पॉइंट्स को dx दूरी पर समान रूप से स्पेस्ड माना जाता है। डिफ़ॉल्ट None है। तीसरा पैरामीटर, dx, x None होने पर सैंपल पॉइंट्स के बीच स्पेसिंग है। डिफ़ॉल्ट 1 है। चौथा पैरामीटर, axis वह एक्सिस है जिसके साथ इंटीग्रेट करना है।
चरण
सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:
import numpy as np
array() मेथड का उपयोग करके एक नम्पाई ऐरे बनाएं। हमने int टाइप के एलिमेंट्स जोड़े हैं:
arr = np.array([20, 35])
ऐरे प्रदर्शित करें:
print("हमारा ऐरे...\n", arr)आयाम जांचें:
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", arr.ndim)डेटा टाइप प्राप्त करें:
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा टाइप...\n", arr.dtype)दिए गए एक्सिस के साथ कंपोजिट ट्रेपेजॉइडल नियम का उपयोग करके इंटीग्रेट करने के लिए, numpy.trapz() मेथड का उपयोग करें:
print("\nपरिणाम (trapz)...\n", np.trapz(arr, x=[55, 80]))उदाहरण
import numpy as np
# array() मेथड का उपयोग करके एक नम्पाई ऐरे बनाना
# हमने int टाइप के एलिमेंट्स जोड़े हैं
arr = np.array([20, 35])
# ऐरे प्रदर्शित करना
print("हमारा ऐरे...\n", arr)
# आयाम जांचना
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", arr.ndim)
# डेटा टाइप प्राप्त करना
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा टाइप...\n", arr.dtype)
# दिए गए एक्सिस के साथ कंपोजिट ट्रेपेजॉइडल नियम का उपयोग करके इंटीग्रेट करने के लिए, numpy.trapz() मेथड का उपयोग करें
print("\nपरिणाम (trapz)...\n", np.trapz(arr, x=[55, 80]))आउटपुट
हमारा ऐरे... [20 35] हमारे ऐरे के आयाम... 1 हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटा टाइप... int64 परिणाम (trapz)... 687.5
