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 −
পানprint("\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.]
