numpy中的双重梯形积分

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python-3.x、numpy

我想用NumPy陷阱来计算二重积分$\int_{0}^{10}\int_{0}^{10}f(x，y) dx dy$。经过一些阅读后，他们说我应该重复陷阱两次，但它不起作用。我尝试过以下几种方法 import numpy as np f = np.exp(-x+y) # Values in x to我认为内部陷阱是先沿y积分，然后再沿x积分，谢谢。

浏览 25提问于2020-03-28得票数 1

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两曲线之间的面积

python、pandas、dataframe、numpy、area

我能够画出这两条线，并在两条曲线之间填充面积，但是，我试图计算出这两条曲线之间的面积。我不能使用积分，因为我没有方程，我只有一堆点。我如何计算中间的面积？

浏览 2提问于2022-02-17得票数 0

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不均匀间隔的数值积分

python、scipy、numerical-integration、simpsons-rule

我想对给定的一组样本进行数值积分。即使我的x 值间隔不均匀？

浏览 1提问于2015-07-08得票数 2

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两个列表的积分没有给出预期的结果

python、scipy

我试图得到曲线下的面积，这是由两个列表(代表x和y坐标)定义的。我使用的是来自scipy的集成函数。import numpy as npy= np.array([0, 1367.0, 1461.0]) # Formated result # 3 038 124 753.3677135 我的问题是，当我手工计算时，我得到

浏览 9提问于2020-10-15得票数 1

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如何使用传感器数据计算移动设备的移动路径？

math、3d、gdscript、sensor-fusion

我想使用加速计、陀螺仪和其他智能手机传感器绘制设备在3D空间中的运动情况。经过一些研究，我发现了一个方程，它说可以通过对a*t^2方程进行双重积分来实现，但这引入了巨大的累积误差和漂移。我的解决方案是跳过双重积分，而不是计算梯形((a(t) - a(t-1)) * dt / 2) + (dt * a(t))的面积，然而，这是给出离散的结果，当相加时，不能提供正确的路径(即使没有应用重力过

浏览 15提问于2020-02-21得票数 2

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如何在Python中与x^2进行(梯形)集成？

python、numpy、matplotlib、math、integration

我的任务是首先与Python (X)=x^2进行集成，然后进行梯形集成。import numpy as npy = x**2 plt.show(l)现在，我想集成这个函数，得到这样的结果：F(x)=(1/3)x^3和图片：这应该是最后的输出：有人能解释如何用python求f(x)=x^2的反导

浏览 3提问于2020-06-21得票数 2

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Python集成:计算曲线下面积

python、pandas、numpy、scipy

我想在下面的代码中找到输出功率Po的积分： Vo = 54.6 plt.ylabel('Output Power [W]') Po.plot(style='r-') 上面的代码只是脚本的一部分这是我第一次用python计算积分。通过互联网阅读后，我认为Python<e

浏览 137提问于2021-08-23得票数 0

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如何在python中演示辛普森/梯形规则？

python、scipy

我想画一个图来说明一个简单函数(y=x^2)的辛普森/梯形积分公式。scipy中的simps和trapz函数对计算面积很有帮助，但我也想在原始曲线上叠加梯形/抛物线。我想知道是否有任何现有的例程，如果没有，它将有助于获得一些关于如何制作这些图的想法。import numpy as np y=x**2

浏览 4提问于2015-05-29得票数 0

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如何使用python中的梯形规则找到csv文件定义的函数的傅立叶系数？

python、numeric

我是Python的新手，但是有一个我没有准备好的家庭作业。请帮帮忙。我写道： import numpy as np X,Y = np.loadtxt("wavedata.csv", usecols=(0, 1), delimiter=",", unpack=True)以及为a_0、a_n、b_n和梯形规则定义的函数。但是CSV文件只有0到10的值。傅立叶系数不需要从-L积分到L吗？我如何在这里使用梯形规则，或者

浏览 19提问于2019-10-09得票数 0

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在Python中计算FFT后的单峰下面积

python、math、numpy、matplotlib、fft

我在Python2.7.3中生成了一个包含多个单独峰值的FFT图。我知道要计算整个图下的面积，我可以将这些值相加，或者使用trapz，但是当我试图将这些计算限制在单个区域时，我很难做到。例如，我只想计算105和120 or之间的面积，或者145和155 or之间的面积。如果有帮助，生成此图的代码为： y=exp(-0.3*x)*exp(x*pi*20j)+exp(-0.9*x)*exp(x*pi*25j)+exp(-0.9*x)*ex

浏览 1提问于2012-11-06得票数 1

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NumPy中的矢量化操作

python、arrays、numpy

我有一个由5个numpy数组组成的numpy数组，每个数组都有5个观察。我需要使用梯形积分规则来获得5个积分结果。我试图使用for循环将函数应用于每个numpy数组，并寻找具有更快实现速度的函数。

浏览 4提问于2022-10-10得票数 0

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自定义Simulink离散时间积分器块

initialization、integration、simulink、integrator

我试图用梯形规则在Simulink中设计我自己的离散时间积分器的简单实现。这是我努力的结果(假设我使用1作为时间集成间隔)：当我让步骤在时间1(自定义和默认的积分器块都有0作为初始条件)时，一切都运行得很好：当步长在0时上升时，我得到了两个积分</em

浏览 1提问于2015-09-23得票数 1

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计算积分的有效方法？

python、python-2.7、numpy、integral

我知道如何用蒙特卡罗来计算积分，但我想知道是否可以用梯形规则和numpy法则相结合来得到同样的积分，我不知道哪一个是最快的，还是后者可能的？例如，为了集成e**-x**2 > y，我可以使用蒙特卡罗方法，如下所示：import matplotlib.pyplot as plt 这意味着：在这种情况

浏览 1提问于2018-05-17得票数 3

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基于scipy.stats的pdf估计

python、statistics、scipy

假设我计算了Beta(4，8)的密度：rv = beta(4, 8)my_pdf = rv.pdf(x) 为什么pdf的积分不等于1？

浏览 4提问于2014-02-24得票数 1

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指数积分函数的梯形规则数值计算

python-3.x、math、exponential、integral、numerical-integration

我想用梯形rule.This函数数值计算指数积分函数，定义为：引用是可用的。这个函数已经在一些库中可用，例如scipy.special.。出于某些原因，我不想使用这些库。相反，我需要通过梯形规则直接计算这个函数。我写了梯形规则，并检查了它，以确保它运行良好。然后用它对Ei函数进行数值计算。不幸的是，结果是不正确的，例如，我想计算Ei(1)，它等于1.89511，但是我编写的代码返回无穷大，这是错误的。以下

浏览 3提问于2020-02-18得票数 0

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在自定义函数中实现轴参数

python、numpy、array-broadcasting

我正在编写一个相当简单的函数来执行在日志空间中应用梯形规则的积分。我想添加axis参数来实现类似于numpy.trapz函数的功能，但是我对如何正确地实现它感到有点困惑。不可广播的函数如下所示： import numpy as np dlogx = np.diff(logx)我认为解决方案在于numpy.expand_dims，但我真的不确

浏览 16提问于2019-02-21得票数 1

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使用matplotlib说明Trapzeium/ Simpson规则

python、matplotlib

绘制了几个函数，现在需要说明实际面积/积分与近似面积/积分结果之间的误差(使用梯形或simpsons规则计算)。与这里/其他地方的研究相去甚远，它目前只画了一个三角形--我认为是在一个不正确的位置。如果需要的话，在程序的前面已经计算了N.B.The精确值和近似积分值。import numpy as np ret

浏览 12提问于2016-12-02得票数 0

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如果只有数据，如何计算梯形规则的误差？(Python)

python、numpy、scipy、numerical-integration

我得到了这个数组的数据，我需要计算曲线下的面积，所以我使用了 Numpy 库和 Scipy 库，其中包含了Numpy中的trapz函数，以及在Scipy中包含函数trapz的函数，用于数值积分，在这两种情况下都给了我一个很好的结果现在的问题是，我需要每个错误，或者至少是梯形规则的错误。问题是，这个公式问我一个函数，显然我没有。我一直在研究一种获得错误的</

浏览 5提问于2015-08-17得票数 0

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由梯度重构曲线

python、numpy、math、numerical-methods

假设我有一条曲线，然后用np.gradient通过有限差分估计它的梯度。给定初始点x和梯度向量，如何重建原始曲线？从数学上讲，考虑到这个方程组，我认为它是可能的，但我不确定如何编程。这里是我的问题的一个简单例子，其中我有sin(x)，我计算数值差分，它与cos(x)匹配。

浏览 1提问于2017-09-02得票数 1

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如何在scipy.integrate.simps和numpy.trapz之间做出选择？

python、numpy、matplotlib、scipy

我想找一下图下面的区域，但是我不确定scipy.integrate.simps和numpy.trapz哪个更合适。 

浏览 12提问于2017-07-05得票数 2

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