Wie integriere ich zwei 1-D-Daten-arrays in Python?

Habe ich zwei tabellierte Daten-arrays, x und y, und ich weiß nicht die Funktion, dass die generierten Daten. Ich möchte in der Lage sein zu bewerten, das integral der Linie hergestellt durch den Daten an jedem beliebigen Punkt entlang der x-Achse.

Anstatt die Interpolation eine stückweise Funktion, um die Daten und dann versuchen zu integrieren, die, dem ich bin Probleme mit, ist es etwas, das ich verwenden kann, dass einfach die Integrale durch die Auswertung des arrays?

Bei der Suche nach Lösungen, die ich gesehen habe, Verweise zu iPython und Pandas, aber ich habe nicht in der Lage zu finden, die für diejenigen Teile der Pakete, wird Beihilfe in dieser Aufgabe.

Sich, ob es nicht eine Möglichkeit, einfach die Integration der arrays, könnten Sie einige Ratschläge auf dem besten Weg, um diese Aufgabe zu bewältigen?

InformationsquelleAutor user2565770 | 2013-07-11
  1. 9

    Scipy hat einige nette Werkzeuge zur numerischen integration.

    Zum Beispiel, können Sie scipy.integrate.simps durchführen simpson-Regel, und man kann es die folgenden:

    scipy.integrieren.simps(y, x=Keiner, dx=1 Achse=-1, auch='avg')

    Parameter :

    y : array_like
    Array integriert werden.

    x : array_like, optional
    Wenn gegeben, die Punkte, an denen y abgetastet wird.

    dx : int, optional
    Abstand der Integrationspunkte entlang der Achse von y. Nur verwendet, wenn x Keine. Der Standardwert ist 1.

    Achse : int, optional
    Achse, entlang der sich zu integrieren. Standardmäßig ist die Letzte Achse.

    selbst : {'avg', 'erste', 'str'}, optional

    'avg' : Durchschnitt zwei Ergebnisse:1) die ersten N-2-Takt mit
    ein Trapez-Regel auf dem letzten Intervall und 2) mit den letzten N-2 Pausen mit einem Trapez-Regel auf das erste Intervall.

    'ersten' : Verwenden Sie die Simpson-Regel für die ersten N-2-Takt mit
    ein trapezregel auf das Letzte Intervall.

    'last' : Verwenden Sie die Simpson-Regel für die letzten N-2 Pausen mit ein
    Trapez-Regel auf das erste Intervall.

    So können Sie Ihre zwei arrays zu tun, numerische integration.

    InformationsquelleAutor jh314
  2. 7

    Scipy hat eine integration - Funktion, die Ihnen helfen können.

    Wenn Sie möchten, verwenden Sie die kumulierte Summe der Trapeze für integration, das wäre wahrscheinlich am besten für eine Reihe von Punkten.

    Können Sie dies tun:

    >>> from scipy import integrate
>>> x = np.linspace(-2, 2, num=20)
>>> y = x
>>> y_int = integrate.cumtrapz(y, x, initial=0)
>>> plt.plot(x, y_int, 'ro', x, y[0] + 0.5 * x**2, 'b-')
>>> plt.show()

    Diese wird auch Plotten Sie die Daten und zeigen Sie graphisch dar. Dies ist das integration nennen integrate.cumtrapz(y, x, initial=0) wo x und y sind die beiden arrays.

    InformationsquelleAutor Stephan
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