集成在if语句中？（python）

我是否可以进行集成，但在循环中设置集成限制？ 例如，将我的函数从8积分到8.9，直到它达到2.5？ 谢谢大家!

f1 = lambda x,c : c/x
integrate1=quad(f, 8,8.97, args=c1)
print(integrate1)

也许吧

for index in range(8,9):
    f1 = lambda x,c: c/x
    integrate1 = quad(f, index, index+0.1, args=c1)
    print(integrate1)

---

对于具有固定步长的非整数循环，可以执行以下操作：

for val in xrange(80, 90):
    val /= 10
    ........

或

val=8.0
虽然val嗯，显然你可以做到：

但是步长间隔限制了结果的准确性，而且您正在进行大量不必要的计算（=缓慢）

正如@Jakob_Weisblat所说，您可以切换到二进制搜索算法。那更快，但你得多做些簿记。为什么不授权

我建议将其转化为一个元问题：解决上限问题，以便将积分结果转化为所需的目标值：

import functools
import scipy.integrate as si
import scipy.optimize as so

def test_fn(x, c):
    return c / x

def integrate_fn(ul, fn, ll, args, target):
    return si.quad(fn, ll, ul, args=args) - target

def main():
    lower_limit =  8.0
    target_area =  2.5
    c_val       = 42.0
    sol = so.brentq(
        integrate_fn, lower_limit, 20.0, args=(
            test_fn, lower_limit, (c_val,), target_area
        )
    )
    print(sol)

if __name__=="__main__":
    main()

（请注意，此代码未经测试，因为此机器未安装scipy。）
在较低的代码块中有几个语法错误，在
for…
之后应该有一个
：
，循环的以下内部部分应该缩进。另外，你的名字
f
和
f1
应该是一样的。我对你在这里提出的问题有点困惑，你说的“将我的函数从8积分到8.9，直到它达到2.5”是什么意思？我有一个分布c/x，基本上我需要找到第95个百分位（该分布的置信区间）。我迭代的低端是8，高端是20。所以，我需要从，比方说，到8.5积分，得到2.5的置信区间。我试图以某种方式循环积分，这样当它发现和为2.5时，它就会停止。希望这更清楚一点！也许我也可以做一个求和，比如c/x=cln（x）的积分。我将尝试这样做，以及看看会发生什么。。。比如，对于范围内的索引（小步）：res=res cln（index），如果res感谢您！我试试看！
import numpy as np
import scipy.integrate as si

def test_fn(x, c):
    return c / x

def main():
    lower_limit =  8.0
    target_area =  2.5
    c_val       = 42.0
    for upper_limit in np.arange(8., 10., 0.1):
        area = si.quad(test_fn, lower_limit, upper_limit, args=(c_val,))
        if area >= target_area:
            print("Area is {} at ul={}".format(area, upper_limit))
            break

if __name__=="__main__":
    main()

import functools
import scipy.integrate as si
import scipy.optimize as so

def test_fn(x, c):
    return c / x

def integrate_fn(ul, fn, ll, args, target):
    return si.quad(fn, ll, ul, args=args) - target

def main():
    lower_limit =  8.0
    target_area =  2.5
    c_val       = 42.0
    sol = so.brentq(
        integrate_fn, lower_limit, 20.0, args=(
            test_fn, lower_limit, (c_val,), target_area
        )
    )
    print(sol)

if __name__=="__main__":
    main()