Python中Numpy区分和Scipy集成的问题

我有积分和微分的问题。我试着画出x^2的不同点

plt.plot(0.5*(x[:-1]+x[1:]), np.diff(x**2, 1)/np.diff(x, 1))

它成功了。在我想求x^2的积分乘以x^2的微分之后：

x = np.linspace(0, 1, 1000)     
result = spi.simps(x**2 * np.diff(x**2/np.diff(x,1)), x)
print(result)

但我得到了一个ValueError：操作数不能与形状（1000，）（999，）一起广播

我也尝试过用

x=np.linspace（0,11000）

代替

x=0.5*（x[：-1]+x[1:]）

，但没有机会

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任何帮助都将不胜感激。

x

的样本大小为1000个，由于边界差异，diff版本只有999个样本

当您执行

0.5*（x[：-1]+x[1:]）

时，您实际上已经意识到了这一事实。当您执行

x**2*np.diff（x**2/np.diff（x，1））

时，同样适用。也许你想做的是：

x_half = 0.5*(x[:-1]+x[1:])
result = spi.simps(x_half **2 * np.diff(x**2), x_half )

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x

的大小为1000个样本，由于边界差异，差异版本只有999个样本

当您执行

0.5*（x[：-1]+x[1:]）

时，您实际上已经意识到了这一事实。当您执行

x**2*np.diff（x**2/np.diff（x，1））

时，同样适用。也许你想做的是：

x_half = 0.5*(x[:-1]+x[1:])
result = spi.simps(x_half **2 * np.diff(x**2), x_half )

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我试过了，它给了我同样的错误：ValueError：操作数不能与形状（1000，）（999，）一起广播哦，是的，最后一个参数也应该是

xhalf

。我试过了，它给了我同样的错误：ValueError：操作数不能与形状（1000，）（999，）一起广播哦，是的，最后一个参数可能也应该是

xhalf

。