Автор оригинала: Team Python Pool.
В модуле Numpy мы обсудили множество функций, используемых для работы в многомерном массиве. В этом руководстве мы обсудим концепцию Numpy Trapz () Функция используется для Интегрируйтесь вдоль заданной оси, используя композитное трапециевидное правило.
Что такое функция numpy Trapz ()?
Функция Numpy Trapz () объединяет вдоль заданной оси с использованием композитного трапециевидального правила.
Синтаксис Numpy Trapz ()
numpy.trapz(y, x = None, dx = 1.0, axis = -1)
Параметры
- Y: Это входной массив, который должен быть интегрирован.
- Х: Это также массив, который является необязательным в качестве ввода. Точки образца, соответствующие значениям y. Если X установлен на None, точки выборки предполагаются равномерно разнесенными DX друг от друга. По умолчанию это нет.
- DX: Это скалярное значение, которое также является необязательным вход Отказ Это расстояние между точками образцов, когда X нет. по умолчанию. Это 1.
- Ось: Это целочисленное значение и дополнительный вход. Это ось, вдоль которой мы должны интегрировать.
Возвращаемое значение
Возвращение Значение – это значение поплавка и определенный интеграл, приближен к трапециевидному правилу.
Примеры функции numpy trapz ()
Здесь мы будем обсуждать, как мы можем написать функцию Trapz () из Numpy Library.
1. Принимая только Y в качестве параметра
В этом примере мы возьмем y в качестве массива входного параметра и см. Выход. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.
#taking y as a parameter
#import numpy library
import numpy as np
y = [3,4,5,6]
output = np.trapz(y)
print("Output : ",output)
Выход:
Output : 13.5
Объяснение:
- Во-первых, мы импортируем Numpy Library с именем псевдонима как NP.
- Затем мы возьмем массив как у.
- Затем мы будем применять функцию Trapz () с помощью y в качестве параметра, и хранить выходные данные в выходной переменной.
- Наконец, мы будем распечатывать вывод.
- Следовательно, вы можете видеть, что вывод находится в поплавке.
2. Принимая X и Y в качестве параметра
В этом примере мы будем принимать x и y как в качестве ввода, подобных массивам и выполняем функцию Trapz (). Следовательно, мы увидим вывод. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.
#taking x and y as a parameter
#import numpy library
import numpy as np
y = [3,4,5,6]
x = [1,2,3,4]
output = np.trapz(y,x)
print("Output : ",output)
Выход:
Output : 13.5
Объяснение:
- Во-первых, мы импортируем Numpy Library с именем псевдонима как NP.
- Затем мы возьмем массив как у.
- После этого мы возьмем массив как X.
- Затем мы будем применять функцию Trapz () с помощью y и x в качестве параметра и храните вывод в выходной переменной.
- Наконец, мы будем распечатывать вывод.
- Следовательно, вы можете видеть, что вывод находится в поплавке.
3. Принимая Y и DX в качестве параметра
В этом примере мы будем принимать x в качестве ввода, подобных массивам и выполните функцию Trapz (). Следовательно, мы увидим вывод. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.
#taking dx and y as a parameter
#import numpy library
import numpy as np
y = [3,4,5,6]
output = np.trapz(y,dx = 2)
print("Output : ",output)
Выход:
Output : 27.0
Объяснение:
- Во-первых, мы импортируем Numpy Library с именем псевдонима как NP.
- Затем мы возьмем массив как у.
- Затем мы будем применять функцию Trapz () с помощью y и в качестве параметра и храните вывод в выходной переменной.
- Наконец, мы будем распечатывать вывод.
- Следовательно, вы можете видеть, что вывод находится в поплавке.
4. Принимая многомерный массив и ось в качестве параметра
В этом примере мы будем принимать вклад в качестве многомерного массива с помощью функции Arange () в Numpy Bibreate. Затем мы установим ось 0 и 1 и проверяйте вывод на обе оси. Следовательно, вы можете увидеть вывод. Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.
#taking dx and y as a parameter
#import numpy library
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a)
print("\n")
output = np.trapz(a,axis = 0)
out = np.trapz(a,axis = 1)
print("Output with axis = 0 : ",output)
print("\n")
print("Output with axis = 1 : ",out)
Выход:
[[0 1 2] [3 4 5]] Output with axis = 0 : [1.5 2.5 3.5] Output with axis = 1 : [2. 8.]
Объяснение:
- Во-первых, мы импортируем Numpy Library с именем псевдонима как NP.
- Затем мы будем применять Arange () функцию из Numpy Bibreate, чтобы взять вход в многомерную массив.
- Затем мы распечатаем массив, который мы взяли в качестве ввода.
- Затем мы применим функцию Trapz () с помощью A и, а также в качестве параметра и сохраняем выходные данные в выходе и переменной.
- Наконец, мы напечатали как вывод, применяя «\ N» для оказания зазора одной строки между обоими выходом.
- Следовательно, вы можете увидеть вывод.
Быстрее альтернатива для функции numpy trapz ()
Чем быстрее альтернатива для функции Numpy Trapz () Функция Simps () от Scipy Отказ Функция SimPS () используется для получения интеграции Y (x) с использованием образцов вдоль оси и правила композита Симпсона с помощью Scipy.integrate.simps () метод.
Давайте посмотрим на примере для понимания концепции подробно.
import numpy as np
from scipy.integrate import simps
arr = np.array([5, 20, 4, 18, 20, 18, 3, 4])
output = simps(arr, dx=5)
print("output =", output)
Выход:
output = 443.333333333
Заключение
В этом руководстве мы обсудили концепцию функции Numpy Trapz (). Мы обсудили, что такое функция Thypy Trapz () и когда мы его используем. Мы обсудили, как мы можем использовать функцию Numpy Trapz () из Numpy Library, причем примеры объяснены подробно. Вы можете использовать любую из функций в соответствии с вашим выбором и вашим требованием в программе.
Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе «Комментарий» ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.