scipy.integrate.

cumulative_trapezoid

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

使用复合梯形法则累积积分 y(x)。

参数:

yarray_like

要积分的值。

xarray_like，可选

要沿其积分的坐标。如果为 None（默认），则使用 y 中连续元素之间的间距 dx。

dxfloat，可选

y 的元素之间的间距。仅当 x 为 None 时使用。

axisint，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。仅接受 0 或 None 值。默认值为 None，这意味着 res 沿积分轴的元素比 y 少一个。

返回:

resndarray

y 沿 axis 累积积分的结果。如果 initial 为 None，则形状使得积分轴的值比 y 少一个。如果给定 initial，则形状与 y 的形状相等。

另请参阅

numpy.cumsum, numpy.cumprod

cumulative_simpson

使用辛普森 1/3 法则进行累积积分

quad

使用 QUADPACK 的自适应积分

fixed_quad

固定阶高斯积分

dblquad

双重积分

tplquad

三重积分

romb

采样数据的积分器

示例

在您的浏览器中尝试！

>>> 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()

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