与Python/Numpy/Scipy的三重集成

我是python新手，通过跟随python“科学讲稿”学习 发布2013.1“教程。 请在下面的srcreenshot（第70页）中帮助我解决这个三重积分问题。我已经介绍了该教程之前的内容。 如果可能，请提供带有解释的分步命令，因为作为一名航空航天工程师，编程概念对我来说是新概念

多谢各位

练习：粗积分近似 编写一个函数f（a，b，c），返回^b-c。形成一个24x12x6数组，其中包含参数中的值

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范围为[0,1]x[0,1]x[0,1]。

您误解了这个问题。他们不是要你计算积分。他们要求你计算一组点上函数的平均值。这个练习的动机是，这个平均值将是该积分值的近似值

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你所需要做的就是用24x12x6的值组成他们所请求的数组，将所有的值相加，然后除以数组中的元素数。

这似乎令人望而生畏，但问题会一步一步地告诉你该怎么做

编写一个返回

a^b-c

的函数

f（a，b，c）

def f(a, b, c):
    return a ** b - c

形成一个24x12x6数组，包含其参数范围

[0,1]x[0,1]x[0,1]

。为您提供

ogrid

提示。因此，我猜在阅读这些文档时，它们看起来像：

x = np.ogrid[0:1:24j, 0:1:12j, 0:1:6j]

然后你就可以做了

f(x[0], x[1], x[2])

然后采取中庸的态度

np.mean(f(x[0], x[1], x[2]))

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这给了我

0.18884234602967925

非常感谢。我误解了这个问题，并试图实现scipy integrate函数，因为我不理解ogrid函数的部分。使用这种方法并使用更高的去网格化（numpy.ogrid[start:end:j]中的j值）来解决所有此类类似的积分问题可以吗？不一定。在这种情况下它会起作用，因为你在计算单位体积的积分：积分域[0,1]x[0,1]x[0,1]的体积是1，这就是为什么平均值是积分值的近似值。如果你的体积是X，你可以用X乘以平均值来近似它。非常感谢，我被ogrid函数的用法弄糊涂了，误解了这个函数。在没有附加轴参考语句的情况下，使其按如下方式工作：def（a，b，c）：返回a**b-c；a、 b，c=np.ogrid[0:1:24j，0:1:12j，0:1:6j]；平均值（f（a，b，c））