python – 使用scipy执行样本的离散集成

内容导读

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内容图文

我想从labview移植到python.

在labview中,有一个函数“Integral x(t)VI”,它将一组样本作为输入,执行样本的离散积分,并根据Simpsons规则返回值列表(曲线下面积).

我试图在scipy中找到一个等效的函数,例如scipy.integrate.simps,但这些函数返回整个样本集合中的求和积分,作为浮点数.

如何获得积分值列表而不是积分值之和？

我只是错误地看待问题吗？

解决方法:

我想你可能会稍微错误地使用scipy.integrate.simps. scipy.integrate.simps返回的区域是y下的总面积(传递的第一个参数).第二个参数是可选的,是x轴的样本值(每个y值的实际x值).即：

>>> import numpy as np
>>> import scipy
>>> a=np.array([1,1,1,1,1])
>>> scipy.integrate.simps(a)
4.0
>>> scipy.integrate.simps(a,np.array([0,10,20,30,40]))
40.0

我想你想在不同极限之间返回相同曲线下的区域？要做到这一点,你传递你想要的曲线部分,如下所示：

>>> a=np.array([0,1,1,1,1,10,10,10,10,0])
>>> scipy.integrate.simps(a)
44.916666666666671
>>> scipy.integrate.simps(a[:5])
3.6666666666666665
>>> scipy.integrate.simps(a[5:])
36.666666666666664

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 使用scipy执行样本的离散集成全部内容，希望文章能够帮你解决python – 使用scipy执行样本的离散集成所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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