NumPy参考 >例行程序 >Mathematical functions > numpy.trapz
numpy.trapz（y，x = None，dx = 1.0，axis = -1 ）[源代码] ¶使用复合梯形规则沿给定轴积分。
沿给定轴积分y（x）。
输入数组要集成。
采样点对应于y值。如果x为None，则假定采样点的dx间隔均匀。默认为无。
x为“无” 时，采样点之间的间隔。预设值为1。
整合所沿的轴。
由梯形法则近似的定积分。
笔记
图像[2]说明了梯形规则–点的y轴位置将从y数组中获取，默认情况下，点之间的x轴距离为1.0，或者可以为它们提供x数组或dx标量。返回值将等于红线下方的总面积。
参考文献
例子
>>> np.trapz([1,2,3])
4.0
>>> np.trapz([1,2,3], x=[4,6,8])
8.0
>>> np.trapz([1,2,3], dx=2)
8.0
>>> a = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
>>> np.trapz(a, axis=0)
array([1.5, 2.5, 3.5])
>>> np.trapz(a, axis=1)
array([2., 8.])