数值积分(数值积分计算)

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数值积分(数值积分计算)

温馨提示:阅读本文只需要1分钟,您就可以掌握Scipy进行定积分计算、二重、三重积分、多重积分的计算。

继续承接上文学习Scipy科学数据处理,为我们后面Python大数据处理开发打基础。今天主要学习分享的是数值积分。

对于积分,相信大家都不陌生,上过中学的都有学过。最常见的是利用定积分求曲线面积等等。定积分最熟悉的莫过于“分割、求和、求极限”

Python大数据处理-Scipy基础入门,数值积分计算

将复杂的简单化,这是我们常用的数学思维。那我们如何利用Scipy进行数值积分运算呢?开始我们的学习

一 常用Scipy积分函数

1.函数积分计算

Python大数据处理-Scipy基础入门,数值积分计算

一重定积分几何意义

scipy.integrate.quad(f, a, b)函数是一重积分计算函数

以f(x)=e^x^2为例子,使用Anaconda实现代码如下

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定积分计算结果应该是硬数值,而Scipy运算定积分返回两个数,第一个是定积分运算结果,第二个是绝对误差。

2.二重积分计算

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二重定积分原理

scipy.integrate.dblquad(func, c, d, pfun, qfun)函数是二重定积分计算

R是积分区域,涵盖x,y的积分上限下限。以下面这个为例子

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实现代码如下:

Python大数据处理-Scipy基础入门,数值积分计算

3.三重积分计算

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scipy.integrate.dblquad(func, xa,xb, ypfun, yqfun,zpfunc,zqfunc)函数是计算三重积分的

随便找了个网上的例子做验证

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实现代码如下:

Python大数据处理-Scipy基础入门,数值积分计算

有了Scipy,妈妈再也不担心我的高数结算结果了,特别是我们工科要计算数值的时候,利用Scipy还是很方便的。当然你可以用math函数库一步步分解编程计算实现。参加编程大赛数学建模什么的也很方便。

4.N 重积分计算

一般我们三重积分都够用了,但是我们是科学数据处理啊,怎么也少不了N重积分。特别是我们在编程实现工程应用程序的时候,很多信号处理数据处理都要用到多重积分计算。

scipy.integrate.nquad(func, ranges, args=None, opts=None, full_output=False)

这个就不展开举例子,直接以官网例子实战

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5.无穷积分计算

无穷积分应该算是当上限或者下限值趋于无穷的时候,哪我们怎么在Python编程里面实现无穷大呢?

答案是利用Numpy的inf常量。

以下例计算实践

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实现代码如下:

Python大数据处理-Scipy基础入门,数值积分计算

二 总结

本文学习了如何利用Scipy进行数值积分计算,方便我们日后继续科学数据处理打下基础。下一文我们将学习Scipy如何进行信号处理。

Python大数据处理-Scipy基础入门,数值积分计算

非常感谢您的细心阅读,喜欢请关注甫义教育今日头条号,我们将创作Python如何进行数据处理、数据分析等原创作品,来实现挖掘数据的价值,谢谢

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