如何计算Numpy曲线下的独立面积
如何计算Numpy曲线下的独立面积
提问于 2018-04-09 13:16:51
这条曲线是从一个numpy数组中绘制的。
我计算曲线下的面积(从0到整个曲线之间)
np.trapz(y)如何分别计算曲线下两个区域的面积：
- 在0和曲线之间，如果是y<1
- 在1.0和曲线之间，如果是y>1
回答 2
Stack Overflow用户
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发布于 2018-04-09 13:20:21
只需将响应条件的数组部分传递给trapz：
np.trapz([i for i in y if i < 1])把曲线降低一个
np.trapz([i - 1 for i in y if i > 1])Stack Overflow用户
发布于 2018-04-09 14:09:29
您可以预先选择要集成的范围，然后将x&y向量传递给np.trapz。
示例：
xs = xs = np.arange(0, np.pi, np.pi/100000)
ys = np.sin(xs)
np.trapz(ys, xs)
# 1.9999999998355067 ~ 2
np.trapz(ys[xs<np.pi/2], xs[xs<np.pi/2])
# 0.999999999917753 ~ 1
cond = (xs>=np.pi/4) & (xs<3*np.pi/4)
np.trapz(ys[cond], xs[cond])
# 1.4141913474931518 ~ sqrt(2)就你的具体情况而言：
假设这些函数是这样的
xs = np.arange(0,1,0.000001)
ys = 0.6 + xs**2在0和曲线之间，如果是y<1
np.trapz(ys[ys<1], xs[ys<1])
# 0.46380019145797086在1.0和曲线之间，如果是y>1
这里，计算y>1曲线下的面积，然后在y=1处减去垂直线下的面积。
i1 = np.trapz(ys[ys>1], xs[ys>1])
ys2 = np.ones(np.sum(ys>1))
i2 = np.trapz(ys2, xs[ys>1])
i1 - i2
# 0.10198754187656967或者，作为一条单线：
np.trapz(ys[ys>1]-1, xs[ys>1])
# 0.10198754187656967页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/49733952
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