पायथन में संयुक्त ट्रेपेजॉइडल नियम का उपयोग करके दिए गए अक्ष पर समाकलन करना

दिए गए अक्ष पर संयुक्त ट्रेपेजॉइडल नियम का उपयोग करके समाकलन करने के लिए, numpy.trapz() विधि का उपयोग करें। यदि x प्रदान किया जाता है, तो समाकलन इसके तत्वों के क्रम में होता है - वे क्रमबद्ध नहीं होते। यह विधि 'y' = n-आयामी सरणी के निश्चित समाकल को लौटाती है जिसे ट्रेपेजॉइडल नियम द्वारा एकल अक्ष के साथ सन्निकट किया जाता है। यदि 'y' 1-आयामी सरणी है, तो परिणाम एक फ्लोट होता है। यदि 'n' 1 से बड़ा है, तो परिणाम 'n-1' आयामी सरणी होता है।

पहला पैरामीटर y समाकलन की जाने वाली इनपुट सरणी है। दूसरा पैरामीटर x y मानों के अनुरूप नमूना बिंदु हैं। यदि x None है, तो नमूना बिंदुओं को समान रूप से dx दूरी पर माना जाता है। डिफ़ॉल्ट None है। तीसरा पैरामीटर dx नमूना बिंदुओं के बीच की दूरी है जब x None हो। डिफ़ॉल्ट 1 है। चौथा पैरामीटर axis वह अक्ष है जिसके साथ समाकलन किया जाता है।

चरण

सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:

import numpy as np

arange() विधि का उपयोग करके एक numpy सरणी बनाएं। हमने int प्रकार के तत्व जोड़े हैं:

arr = np.arange(9).reshape(3, 3)

सरणी प्रदर्शित करें:

print("हमारी सरणी...\n", arr)

आयाम जांचें:

print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", arr.ndim)

डेटा प्रकार प्राप्त करें:

print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)

संयुक्त ट्रेपेजॉइडल नियम का उपयोग करके दिए गए अक्ष पर समाकलन करने के लिए numpy.trapz() विधि का उपयोग करें:

print("\nपरिणाम (trapz)...\n", np.trapz(arr, axis=0))

उदाहरण

import numpy as np
# arange() विधि का उपयोग करके एक numpy सरणी बनाएं
# हमने int प्रकार के तत्व जोड़े हैं
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
# सरणी प्रदर्शित करें
print("हमारी सरणी...\n", arr)
# आयाम जांचें
print("\nहमारी सरणी के आयाम...\n", arr.ndim)
# डेटा प्रकार प्राप्त करें
print("\nहमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार...\n", arr.dtype)
# समाकलन करें
print("\nपरिणाम (trapz)...\n", np.trapz(arr, axis=0))

आउटपुट

हमारी सरणी... [[0 1 2] [3 4 5] [6 7 8]]
हमारी सरणी के आयाम... 2
हमारी सरणी ऑब्जेक्ट का डेटा प्रकार... int64
परिणाम (trapz)... [6. 8. 10.]