如何在Python中集成两个一维数据数组？

我有两个表格数据数组，x和y，我不知道生成数据的函数。我希望能够计算数据在x轴任意点产生的线的积分

与其对数据插值一个分段函数，然后尝试对其进行积分（我遇到了问题），还有什么可以简单地通过计算数组来提供积分的方法吗

在寻找解决方案时，我看到了对iPython和Pandas的引用，但我无法找到这些包中有助于完成此任务的部分

如果没有简单集成阵列的方法，您能否提供一些关于处理此任务的最佳方法的建议？

例如，您可以使用

scipy.integrate.simps

执行辛普森规则，并可以传递以下信息：

scipy.integrate.simps（y，x=None，dx=1，axis=-1，偶数=avg'）

参数：
y:你喜欢什么 要集成的阵列

x：类似阵列，可选 如果给定，y采样的点

dx:int，可选 沿y轴的积分点间距。仅在x为无时使用。默认值为1

轴：int，可选 要整合的轴。默认为最后一个轴

偶数：{'avg'，'first'，'str'}，可选

“平均值”：平均两个结果：1）使用前N-2个间隔 在最后一个间隔上使用梯形规则，2）在第一个间隔上使用最后N-2个间隔和梯形规则

“第一”：对第一个N-2间隔使用辛普森规则 最后一个间隔的梯形规则

“last”：最后N-2个间隔使用辛普森规则 第一个间隔上的梯形规则

因此，您可以使用两个阵列进行数值积分。

Scipy有一个功能可以帮助您

如果您想使用进行集成，那么对于一系列点来说，哪种方法可能是最好的

您可以这样做：

>>> 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()

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这也将绘制数据并以图形方式显示给您。这是集成调用

integrate.cumtrapz（y，x，initial=0）

其中x和y是两个数组。

如果处理多个数组/列表会怎么样？如何执行集成？无法编辑您的帖子。梯形累积和的实际正确链接如下：