Scipy Simpson

Zu den numerischen Modellen, die zur Berechnung des Integrals verwendet werden. Normalerweise verwenden wir den Theorem der Logic Foundation, um den Skalierungsfaktor zu erhalten, bei dem wir die antiderivativen Integrationsmethoden verwenden müssen. Wir können die Integration von Funktion F (q) unter Verwendung von Werten entlang der Richtung erhalten und die Regel des Simpson mit Hilfe der Skipie synthetisieren.integrieren.Simps () Funktion. Im Wesentlichen ist es ein python wissenschaftliches Workflow-Modul, das integrierte Dienstprogramme für viele gut arithmetische Operationen bietet. Das Scipy Integrate Inter bietet mehrere Integrationsmethoden, wenn auch mit integrierten Differentialgleichungen integriert.

Verfahren:

Die Methode zur Implementierung der Funktion „Scipy Simpson“ wird in diesem Artikel erörtert und gezeigt. Wir müssen eine seltsame Reihe von Gittereinheiten verwenden und gleichzeitig eine gleichmäßige Kombination von Spannweiten haben. Die Hälfte der Ordinaten muss mit einer Reihe von Parametern multipliziert werden, die als "Simpsons Multiplikatoren" bezeichnet werden, um die Formel "Simpsons erste Regel" zu erfüllen, unter Berücksichtigung der Beispiele überall entlang der angegebenen Achse und der zusammengesetzten Simpson -Regel, um „F (q)“ zu integrieren, integrieren. Das Intervall von „DQ“ wird erwartet, wenn „q“ keine ist. Da die Verordnung von Simpson eine gleiche Anzahl von Intervallen erfordert und es eine ganzzahlige Anzahl von Proben „N“ geben muss, gibt es eine seltsame Ganzzahl von Interims „(N-1)“ “. Die Art und Weise, wie dies verwaltet wird, wird durch das „gleichmäßige“ Argument kontrolliert. Wenn die Proben nicht gleichmäßig verteilt sind, muss die Funktion ein Polynom mit der Reihenfolge von „2“ oder weniger als „2“ sein, um das Ergebnis genau zu machen.

Syntax:

$ scipy.integrieren.Simps (r, q)

Wir haben die Syntax von Scipy Simpsons Funktion in der Python -Sprache erwähnt. Diese Funktion hat zwei Parameter der Funktion „Integrate“ und berücksichtigt die beiden Variablen zum Speichern oder Übergeben des Werts in der Zeichenfolge als „R“ und „Q“ in der SIMPS -Funktion von Python.

Rückgabewert:

Die Verwendung der Proben würde den integrierten Wert von Q (r) im Ausgangsbildschirm ergeben, indem er die Integration beider Variablen und das Speichern der numerischen Werte darin ermittelt hat. Das Ergebnis oder der Rückgabewert ist der integrierte Wert der Funktion von Simpson dieser Variablen.

Beispiel 1:

Jetzt sind wir mit der Syntax und dem Phänomen der Arbeit mit der Scipy Simpson -Funktion vertraut. Lassen Sie uns in verschiedenen Szenarien in den Python -Code in den Python -Code implementieren. Wir beginnen zunächst das Werkzeug. Wir installieren das Spyder -Tool. Nach der Installation schreiben wir unseren Code in die Konsolendatei. Zunächst brauchen wir die "Numpy" -Bibliothek in der Python -Quelldatei, daher importieren wir diese Bibliothek zuerst als "NP". Danach importieren wir eine andere Bibliothek von „integrieren“ aus der Quelle von „Scipy“. Wir fügen einige Kommentare dazwischen hinzu, um zu verstehen, was wir in jedem Schritt getan haben.

Nachdem wir sowohl "integrierte" als auch "numpy" -Bibliotheken importiert haben, benötigen wir die Variablen, um den numerischen Wert zu halten, um uns das integrierte Phänomen zu zeigen. Zu diesem Zweck erstellen wir zwei Variablen von „S“ und „C“, wobei die Variable „S“ mit „NP“ als angeordneter Wert von Bereich „2“ zu „12“ zugeordnet ist. Während die Variable „C“ die Numpy -NP -Erweiterung zusammen mit dem Anordnungswert des relevanten Bereichs von „2“ bis „12“ hat, ähnlich wie die von der S -Variablen zugewiesene Variable zugewiesener Wert.

Danach verwenden wir jetzt unsere Hauptfunktion von „Integrate.SIMPS () “in den Variablen„ C “und„ S “und zuweisen dieses Ergebnis einer neuen benutzerdefinierten Funktion des Namens„ scipy_simpson “. In diesem Schritt wird das Ergebnis gespeichert und die Werte sollten in der Funktion „scipy_simpson“ integriert und gespeichert werden. Um das Ergebnis anzuzeigen, verwenden wir am Ende die Funktion „print ()“ und rufen den Funktionswert auf, der in "scipy_simpson" gespeichert ist.

#-Amporting Numpy Library
Numph als NP importieren
#Importing Integration of Scipy
von Scipy Import integrieren
#Deklarieren und Zuweisen von Reichweiten an Variablen
S = NP.Arange (2, 12)
C = NP.Arange (2, 12)
#utlizing integrieren.Simps () Modul
Scipy_simpson = integrieren.Simps (c, s)
#printing der Funktion scipy_simpson
print (scipy_simpson)

Die Ausgabe unseres Programmcodes für die von uns verwendete Scipy Simpson.5 ”. Dieser Wert variiert unterschiedlich für die verschiedenen gespeicherten numerischen Werte von Variablen gemäß ihren Bereichen.

Beispiel 2:

Lassen Sie uns untersuchen, wie wir dieselbe scipy Simpson -Methode für die Verwendung von nur einem numerischen Wert verwenden können, indem wir die Funktion „SQRT ()“ auf die verwendete Variable anwenden können. Lassen Sie uns die Implememntation des Code in unserem Tool durchführen, in dem wir die ersten beiden Bibliotheken von „Numpy“ als „NP“ und „integrieren“ von Scipy wie im vorherigen Beispiel verwendet haben.

Jetzt deklarieren wir zwei Variablen von „q“ und „r“, wobei die Variable „q“ die zugewiesene Funktion „arrangieren ()“ mit dem Bereich von „3“ und „15“ ist und die Variable „R“ die “verwendet" die "die" die "die" das " sqrt () ”Funktion über den Wert der variablen„ q “und speichern Sie sie in der Variablen von„ R “. Nachdem wir beide Variablen die Werte zugewiesen haben, kommen wir das „Integrieren.Simps () ”Funktion. Wir wenden es auf unsere Variablen „R“ und „Q“ an, indem wir die neue Funktion von „scipy_simp“ definieren und in dieser Funktion speichern. Anschließend verwenden wir die Funktion "print ()" im letzten Schritt und rufen die Funktion "scipy_simp" in der Funktion "print ()" auf. Dann zeigt es die integrierte Beziehung zum endgültigen Rückgabewert an.

#Numpy und integrieren Sie Bibliotheksbosskipy
Numph als NP importieren
von Scipy Import integrieren
#Deklarieren Sie Variablen
q = np.Arange (3, 15)
r = np.SQRT (q)
# Verwendung von Scipy.integrieren.Simps () Methode
Scipy_simp = integrieren.Simps (r, q)
#printing scipy_simp -Funktion
print (scipy_simp)

Nach Abschluss des Codes beim Kompilieren des vorherigen Codes werden das integrierte Wert -Rückgabeergebnis auf dem Ausgangsbildschirm angezeigt, der fast „31“ ist.46 "oder beide Variablen von" Q "und" R ".

Abschluss

Die Beschreibung und die Themenimplementierung der Scipy Simpson -Methode werden in diesem Artikel erörtert. Unser Artikel hat zwei Beispiele für die Simpsons -Methode der Scipy dargestellt, um die Beziehung des integrierten Werts zwischen zwei Variablen herauszufinden, die im Programm definiert sind. Der erste deckt den Wert ab, der von minimal bis „2“ reicht, während der zweite bis zu minimal von „3“ reicht. Im ersten Beispiel wurden die Beziehungswerte beide getrennt definiert. Im zweiten Beispiel haben wir den ersten Wert definiert und der zweite Wert wird durch die Funktion „SQRT“ für den zweiten variablen Wert abgeleitet.