用python求一重積分和二重積分的例子
更新時(shí)間：2019年12月06日 10:50:08 作者：爆炒小青蛙
今天小編就為大家分享一篇用python求一重積分和二重積分的例子，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
首先是對(duì)一元函數(shù)求積分，使用Scipy下的integrate函數(shù)：
from scipy import integrate def g(x): return (1-x**2)**0.5 #用integrate下的quad函數(shù)可以同時(shí)求出積分結(jié)果和誤差 res,err=integrate.quad(g,-1,1) #-1和1表示積分上下限，如果是正無(wú)窮用np.inf print(res,err)
得到的結(jié)果如下，前者是積分結(jié)果，后者是誤差
1.5707963267948986 1.0002356720661965e-09
如果是二重積分，比如是關(guān)于t和x的積分：
import numpy as np from scipy.integrate import dblquad #dblquad用于二重積分 def main(): print(dblquad(lambda t,x:np.sin(t)*np.exp(-x*t)/t**5,0.5,0.8,lambda x:0.2,lambda x:0.7)) if __name__ == "__main__": main()
在上面的括號(hào)中，被積函數(shù)是sint*exp(-xt)/t^5, 其中t的積分上下限是0.5和0.8，x的積分上下限是0.2和0.7，結(jié)果如下：
(10.041536868759145, 1.3645801372419182e-11)
以上這篇用python求一重積分和二重積分的例子就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
今天小編就為大家分享一篇tf.concat中axis的含義與使用詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2020-02-02
使用Python的Twisted框架構(gòu)建非阻塞下載程序的實(shí)例教程
Twisted的異步工作模式使其在非阻塞情況下可以擁有較高的性能,這里我們來(lái)看一下使用Python的Twisted框架構(gòu)建非阻塞下載程序的實(shí)例教程,包括服務(wù)器端與客戶端的實(shí)踐.2016-05-05
這篇文章主要介紹了使用Python AIML搭建聊天機(jī)器人的方法示例,小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-07-07
解決pycharm19.3.3安裝pyqt5找不到designer.exe和pyuic.exe的問(wèn)題
這篇文章給大家介紹了pycharm19.3.3安裝pyqt5&pyqt5-tools后找不到designer.exe和pyuic.exe以及配置QTDesigner和PyUIC的問(wèn)題，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友參考下吧2021-04-04
python使用多線程備份數(shù)據(jù)庫(kù)的步驟
在日常服務(wù)器運(yùn)維工作中，備份數(shù)據(jù)庫(kù)是必不可少的，剛工作那會(huì)看到公司都是用shell腳本循環(huán)備份數(shù)據(jù)庫(kù)，到現(xiàn)在自己學(xué)習(xí)python語(yǔ)言后，利用多進(jìn)程多線程相關(guān)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)并行備份數(shù)據(jù)庫(kù)，充分利用服務(wù)器資源，提高備份速度。2021-05-05
python調(diào)用DLL與EXE文件截屏對(duì)比分析
這篇文章主要為大家介紹了python調(diào)用DLL與EXE文件截屏對(duì)比分析，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2021-10-10
Python中判斷subprocess調(diào)起的shell命令是否結(jié)束
這篇文章主要介紹了Python中判斷subprocess調(diào)起的shell命令是否結(jié)束的方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2021-04-04
這篇文章主要介紹了Python的streamplot使用及說(shuō)明,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-09-09
在Python中,提升圖片清晰度可以通過(guò)多種方法實(shí)現(xiàn),其中一些常見(jiàn)的方法包括使用圖像處理庫(kù)如OpenCV和Pillow,下面小編就來(lái)和大家介紹一下具體實(shí)現(xiàn)方法吧2025-04-04
這里我們來(lái)整理一下Python中的字符串查找操作方法總結(jié),除了基本的find()方法外,還會(huì)講解到樸素匹配算法和KMP算法的使用:2016-06-06