使用 scipy 的 trapz 函数进行集成答案

【问题标题】：Integrating using scipy's trapz function使用 scipy 的 trapz 函数进行集成
【发布时间】：2013-06-23 00:10:27
【问题描述】：

我目前正在尝试集成一个由 XY 点对组成的函数。随意看看：https://dl.dropboxusercontent.com/u/2635172/example.csv

我正在使用 pandas 读取文件

data_df = pd.read_csv("example.csv", sep="\t", index_col=0, names=["test"])

如果仔细观察，连续 x 值之间的间距是相同的，因此我可以将积分写成如下：

integral = integrate.trapz(data_df.values.transpose())*data_df.index[1]

其中integrate 是从 scipy 导入的，data_df.index[1] 指的是间距。返回以下值：189274.48501691

如果我按照以下方式执行集成：

  integrate.trapz(data_df.values.transpose(), x=data_df.index)

返回一个完全不同的值 (5.846689e+08)。任何想法为什么会这样？

请注意，第一个结果应该是正确的。这也由 MATLAB 的 trapz 函数返回。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您必须使用来自 Index 实例的值：

integrate.trapz(data_df.values.transpose(), x=data_df.index.values)
#[189274.48501691408]

如果您将 data_df.index 从 Index 转换为 ndarray，它也可以：

integrate.trapz(data_df.values.transpose(), x=data_df.index.view(pd.np.ndarray))
#[189274.48501691408]

【讨论】：