পাইথনে যৌগিক ট্র্যাপিজয়েডাল নিয়ম ব্যবহার করে প্রদত্ত অক্ষ বরাবর একীভূত করুন

যৌগিক ট্র্যাপিজয়েডাল নিয়ম ব্যবহার করে প্রদত্ত অক্ষ বরাবর সংহত করতে, numpy.trapz() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। যদি x প্রদান করা হয়, ইন্টিগ্রেশন তার উপাদানগুলির সাথে ক্রমানুসারে ঘটে - সেগুলি সাজানো হয় না। পদ্ধতিটি ট্র্যাপিজয়েডাল নিয়মের দ্বারা একক অক্ষ বরাবর আনুমানিক হিসাবে ‘y’ =n-মাত্রিক বিন্যাসের নির্দিষ্ট অখণ্ডতা প্রদান করে। যদি 'y' একটি 1-মাত্রিক অ্যারে হয়, তাহলে ফলাফলটি একটি ফ্লোট। যদি 'n' 1 এর থেকে বড় হয়, তাহলে ফলাফল হল একটি 'n-1' মাত্রিক অ্যারে।

1ম প্যারামিটার, y হল একীভূত করার জন্য ইনপুট অ্যারে। 2য় প্যারামিটার, x হল y মানের সাথে সম্পর্কিত নমুনা পয়েন্ট। যদি x কোনটি না হয়, তাহলে নমুনা বিন্দুগুলিকে সমানভাবে dxapart ব্যবধানে রাখা হয়েছে বলে ধরে নেওয়া হয়। ডিফল্ট কোনোটিই নয়। 3য় প্যারামিটার, dx হল নমুনা বিন্দুর মধ্যে ব্যবধান যখন x কোনটিই নয়। ডিফল্ট হল 1। 4র্থ প্যারামিটার, অক্ষ হল অক্ষ যার সাথে একীভূত করা হবে।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

import numpy as np

arange() পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি numpy অ্যারে তৈরি করা হচ্ছে। আমরা int টাইপের উপাদান যুক্ত করেছি −

arr = np.arange(9).reshape(3, 3)

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

print("Our Array...\n",arr)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

ডেটাটাইপ −

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

যৌগিক ট্র্যাপিজয়েডাল নিয়ম ব্যবহার করে প্রদত্ত অক্ষ বরাবর সংহত করতে, numpy.trapz() পদ্ধতিটি ব্যবহার করুন −

print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, axis = 0))

উদাহরণ

import numpy as np

# Creating a numpy array using the arange() method
# We have added elements of int type
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# To integrate along the given axis using the composite trapezoidal rule, use the numpy.trapz() method
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr, axis = 0))

আউটপুট

Our Array...
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Result (trapz)...
[ 6. 8. 10.]