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

要整合的值。

x类似数组, 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 元素之间的间距。仅在 x 为 None 时使用。

轴int, 可选

指定要累积的轴。默认值为 -1（最后一个轴）。

初始标量，可选

如果给出，将此值插入返回结果的开头。0 或 None 是唯一接受的值。默认是 None，这意味着 res 在积分轴上的元素比 y 少一个。

自 1.12.0 版本弃用: 对于 initial 的非零输入选项将在 SciPy 1.15.0 中被弃用。在此之后，如果 initial 不是 None 或 0，将引发 ValueError。

返回:

resndarray

沿 axis 对 y 进行累积积分的结果。如果 initial 为 None，则形状使得积分轴的值比 y 少一个。如果给出了 initial，则形状与 y 相同。

参见

numpy.cumsum, numpy.cumprod

cumulative_simpson

使用辛普森1/3法则的累积积分

quad

使用 QUADPACK 的自适应积分

fixed_quad

固定顺序的高斯求积

dblquad

双重积分

tplquad

三重积分

romb

采样数据的积分器

示例

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>>> 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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