Here a possible solution, check if I understand the problem correctly and if it is useful...
import scipy.special as spec
from scipy.integrate import quad
import numpy as np
array = np.array[[0, 1, 2, 3, 4, 5]] # array[i] >= 0 for all i in [0, len[array] - 1]. For example, array = np.array[[1, 2, 3, 4, 5]]
constant = 3 # >= 0. For example, constant = 3
a = array
b = constant * a # multiply numpy array by a scalar [it is possible with numpy arrays [: ]
c = b * a / constant
e3 = spec.expn[3, c]
# Some usefull explanations:
print['Output:', e3] # return a ndarray with the value of the integral e3 en each point specified in c [numpy array]
# Output: [1.09691967e-01 2.76136095e-03 1.04786279e-05 5.96855753e-09 4.97790975e-13]
# For evaluate the integral e3 from 0 to a[len[a] - 1]:
result1 = e3[len[a] - 1] - e3[0]
print['Output:', result1]
# Output: -0.499999999950223
# Other thing is the integral of e3 from 0 to a[len[a] - 1]. You can use quad [return the value and an estimted error]
# See //docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.quad.html
result2 = quad[lambda x: spec.expn[3, x], 0, c[len[a] - 1]]
print['Output:', result2]
# Output: [0.3333333333328521, 4.440892098500626e-16]
# Note that integration limits are floats not arrays.
Sympy: Thư viện để tính toán dung dịch số của tích phân một cách dễ dàng. Cách tiếp cận Để tính toán khu vực theo đường cong Sympy: Thư viện để tính toán dung dịch số của tích phân một cách dễ dàng. Cách tiếp cận Để tính toán khu vực theo đường cong Nhập mô -đun
Cách tiếp cận
Nhập mô -đun
module for defining the range of the variable we are integrating. Let’s Begin with installing the modules.
- Nó biểu thị diện tích của đường cong F [x] giới hạn giữa A và B, trong đó A là giới hạn dưới và B là giới hạn trên.
- Khai báo chức năng
- Mô -đun cần thiết:
- Python3
- Python3
- Python3
Nó biểu thị diện tích của đường cong F [x] giới hạn giữa A và B, trong đó A là giới hạn dưới và B là giới hạn trên.
- Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách chúng tôi có thể giải quyết các tích phân xác định trong Python và cũng sẽ hình dung khu vực giữa chúng bằng cách sử dụng matplotlib. Chúng tôi cũng sẽ sử dụng mô -đun Numpy để xác định phạm vi của biến chúng tôi đang tích hợp. Hãy bắt đầu với việc cài đặt các mô -đun.: We would use this to visualize our area under the graph formed by a definite integral.: We would use this to visualize our area under the graph formed by a definite integral.
- Mô -đun cần thiết:: Helper library to define ranges of definite integrals.: Helper library to define ranges of definite integrals.
- Cách tiếp cậnLibrary to calculate the numerical solution of the integral easily.Library to calculate the numerical solution of the integral easily.
Python
Matplotlib: Chúng tôi sẽ sử dụng điều này để trực quan hóa khu vực của chúng tôi dưới biểu đồ được hình thành bởi một tích phân xác định.
- Numpy: Thư viện trợ giúp để xác định phạm vi tích phân xác định.
- Sympy: Thư viện để tính toán dung dịch số của tích phân một cách dễ dàng.
- Integrate.
Cách tiếp cận
Để tính toán khu vực theo đường cong
Nhập mô -đun
- Numpy: Thư viện trợ giúp để xác định phạm vi tích phân xác định.
- Sympy: Thư viện để tính toán dung dịch số của tích phân một cách dễ dàng.
- Cách tiếp cận
- Để tính toán khu vực theo đường cong
- Nhập mô -đun
- Cách tiếp cận
Nhập mô -đun
Khai báo chức năng
Cú pháp: & nbsp;:
Sympy.Integrate [Biểu thức, Biến tham chiếu]
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025400
0.7810485835025403
0.7810485835025400
0.7810485835025405
0.7810485835025406
0.7810485835025407Cho âm mưu & nbsp;:
0.78104858350254001
0.78104858350254002
0.78104858350254003
0.78104858350254004
0.7810485835025405
0.78104858350254006
Output:
0.7810485835025402
Cách tiếp cận
Python3
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025400
0.7810485835025403
0.7810485835025406
0.7810485835025407
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
0.7810485835025405
0.7810485835025406
0.7810485835025407
0.78104858350254001
0.78104858350254003
0.78104858350254004
0.7810485835025405
0.78104858350254004
0.78104858350254006
0.78104858350254000
0.78104858350254008
0.78104858350254009
0.7810485835025407
0.78104858350254031
0.78104858350254000
Python
0.78104858350254006
Output:
Matplotlib: Chúng tôi sẽ sử dụng điều này để trực quan hóa khu vực của chúng tôi dưới biểu đồ được hình thành bởi một tích phân xác định.
Numpy: Thư viện trợ giúp để xác định phạm vi tích phân xác định.
1:
Python3
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025400
0.7810485835025403
0.7810485835025400
0.7810485835025405
0.7810485835025406
0.7810485835025407
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
0.7810485835025405
0.7810485835025406
0.78104858350254062Sympy: Thư viện để tính toán dung dịch số của tích phân một cách dễ dàng.
Cách tiếp cận
0.78104858350254000
0.78104858350254001
0.78104858350254003
0.78104858350254004
0.7810485835025405
0.78104858350254006
Output:
0.781048583502540
Cách tiếp cận
Python3
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025400
0.7810485835025403
0.7810485835025406
0.7810485835025407
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
0.7810485835025405
0.7810485835025406
0.78104858350254062
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
0.78104858350254068
0.78104858350254069
0.78104858350254070
0.7810485835025405
0.78104858350254000
Python
0.78104858350254008Để tính toán khu vực theo đường cong
0.78104858350254006
Output:
Nhập mô -đun Hướng dẫn numerical integration python code