scipy.integrate.

cumulative_trapezoid#

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

使用复合梯形法则累积积分 y(x)。

参数:

y类数组: 要积分的值。
x类数组，可选: 要积分的坐标。如果为 None（默认），则使用 y 中连续元素之间的间距 dx。
dx浮点数，可选: y 元素之间的间距。仅当 x 为 None 时使用。
axis整数，可选: 指定要累积的轴。默认为 -1（最后一个轴）。
initial标量，可选: 如果给定，将此值插入返回结果的开头。只接受 0 或 None。默认值为 None，这意味着 res 沿积分轴比 y 少一个元素。

返回:

resndarray: 沿 axis 对 y 进行累积积分的结果。如果 initial 为 None，则形状使得积分轴比 y 少一个值。如果给定 initial，则形状与 y 相同。

另请参阅

numpy.cumsum, numpy.cumprod
cumulative_simpson: 使用辛普森 1/3 法则的累积积分
quad: 使用 QUADPACK 的自适应求积
fixed_quad: 固定阶高斯求积
dblquad: 二重积分
tplquad: 三重积分
romb: 采样数据积分器

示例

>>> 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()

../../_images/scipy-integrate-cumulative_trapezoid-1.png