Python：整合数据点曲线答案

【问题标题】：Python: Integrating Data Point CurvePython：整合数据点曲线
【发布时间】：2021-08-01 22:27:56
【问题描述】：

我有一个 x,y,z 速度列表以及与每个值对应的时间域列表（时间步长不是恒定的）。我希望整合这些数据点集所描述的曲线，以获得数据点中的位置输出曲线。然后我可以通过我在侧面的初始位置（常量）来偏移曲线。

times       = np.asarray([0, 0.1, 0.3, 0.5, 3])
velocity_x  = np.asarray([1,  2 ,  3 ,  4 , 5])
position_x  = _integrate_(times,velocity_x)
position_c  = 100 #Constant initial position
position_x  += position_c

什么 Python 函数 (_integrate_()) 可用于这种类型的计算？我在 scipy 中看到了一些方法，但是，大多数似乎都处理定积分和/或符号函数。

谢谢

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy calculus

【解决方案1】：

假设你只是想要一个逐步的情节，这不是一个难题，对吧？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def integrate( times, velocities ):
    pos = 0
    t0 = 0
    v0 = 0
    outp = [ ]
    for t,v in zip(times,velocities):
        deltat = t - t0
        pos += deltat * v0
        outp.append( pos )
        t0 = t
        v0 = v
    return outp

times       = np.asarray([0, 0.1, 0.3, 0.5, 3])
velocity_x  = np.asarray([1,  2 ,  3 ,  4 , 5])
position_x  = integrate(times,velocity_x)
print(position_x)
plt.plot( times, position_x )
plt.show()

输出：

timr@tims-gram:~/src$ python x.py
[0.0, 0.1, 0.5, 1.1, 11.1]

【讨论】：