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.]
