Scipy Simpson

Tra i modelli numerici che vengono utilizzati per calcolare l'integrale include la regola di "Simpson". In genere, utilizziamo il teorema della fondazione logica per ottenere il fattore di scala che ci richiede di utilizzare le metodologie di integrazione antiderivativa. Possiamo ottenere l'integrazione della funzione f (q) usando i valori lungo la direzione e sintetizzare la regola di Simpson con l'aiuto del Scipy.integrare.funzione Simps (). Essenzialmente, è un modulo di flusso di lavoro scientifico Python che offre utilità integrate per molte operazioni aritmetiche. Scipy Integrate Inter offre diversi metodi di integrazione sebbene con integrati per equazioni differenziali comuni.

Procedura:

Il metodo per l'implementazione della funzione "Scipy Simpson" sarà discusso e mostrato in questo articolo. Dobbiamo impiegare una strana gamma di unità di griglia pur abbiamo una combinazione uniforme di campate. La metà degli ordinati deve essere moltiplicata per un insieme di parametri noti come "moltiplicatori di Simpson" per soddisfare la formula di "First Regoy di Simpson", considerando gli esempi ovunque lungo l'asse specificato e la regola di Simpson composta per integrare "F (Q)". L'intervallo di "DQ" è previsto se "Q" non è nessuno. Poiché il regolamento di Simpson richiede un numero pari di intervalli e ci deve essere un numero intero di campioni "N", c'è uno strano intero di intermedi "(N-1)". Il modo in cui questo è gestito è controllato dall'argomento "pari". Se i campioni non sono uniformemente distanziati, la funzione deve essere un polinomio con l'ordine di "2" o meno di "2" per rendere esatto il risultato.

Sintassi:

$ SCIPY.integrare.SIMPS (R, Q)

Abbiamo menzionato la sintassi della funzione di Scipy Simpson in lingua Python. Questa funzione ha due parametri della funzione "integrare" e considera le due variabili per archiviare o passare il valore nella stringa come "R" e "Q" all'interno della funzione SIMPS di Python.

Valore di ritorno:

L'impiego dei campioni darebbe il valore integrato di Q (R) nella schermata di output scoprendo l'integrazione di entrambe le variabili e memorizzando i valori numerici in esso. Il valore del risultato o del reso è il valore integrato della funzione di Simpson di tali variabili.

Esempio 1:

Ora, abbiamo familiarità con la sintassi e il fenomeno di lavorare con la funzione Scipy Simpson. Iniziamo a implementarlo nel codice Python in diversi scenari. Iniziamo prima di avere lo strumento. Installiamo lo strumento "Spyder". Dopo l'installazione, iniziamo a scrivere il nostro codice nel file della console. Prima di tutto, abbiamo bisogno della libreria "Numpy" nel file di origine Python, quindi importa prima questa libreria come "NP". Successivamente, importiamo un'altra libreria di "integrare" dalla fonte di "Scipy". Aggiungiamo alcuni commenti nel mezzo per capire cosa abbiamo fatto in ogni passaggio.

Dopo aver importato sia le librerie "integrate" che "numpy", richiediamo le variabili per trattenere il valore numerico per mostrarci il fenomeno integrato. A tale scopo, creiamo due variabili di "S" e "C" in cui la variabile "S" è assegnata con "NP" come valore organizzato dall'intervallo da "2" a "12". Mentre la variabile "C" ha allo stesso modo l'estensione npy "NP" insieme al valore di organizzazione dell'intervallo pertinente da "2" a "12", simile alla variabile "S" assegnata.

Successivamente, ora usiamo la nostra funzione principale di "integrare.Simps () "sulle variabili" C "e" S "e assegnano questo risultato a una nuova funzione definita dall'utente del nome," Scipy_Simpson ". Qui, in questo passaggio, il risultato viene archiviato e i valori dovrebbero essere integrati e archiviati nella funzione "Scipy_Simpson". Alla fine, per visualizzare il risultato, utilizziamo la funzione "Print ()" e chiamiamo il valore della funzione che viene archiviato in "Scipy_Simpson".

#Importing Numpy Library
Importa Numpy come NP
#Importing Integrate of Scipy
da Scipy Import Integrate
#decodifica e assegnazione dell'intervallo alle variabili
s = np.Arange (2, 12)
c = np.Arange (2, 12)
#utlizing integra.modulo Simps ()
Scipy_simpson = integra.Simps (C, S)
#printing della funzione Scipy_Simpson
Stampa (Scipy_Simpson)

L'output del nostro codice di programma per il metodo Scipy Simpson che abbiamo usato visualizza il valore integrato di entrambe le variabili "S" e "C" come risultato finale del valore di ritorno come "58.5 ". Questo valore varia in modo diverso per i diversi valori numerici memorizzati di variabili in base alle loro gamme.

Esempio 2:

Esaminiamo come possiamo utilizzare lo stesso metodo Scipy Simpson per l'utilizzo di un solo valore numerico applicando la funzione "SQRT ()" sulla variabile fornita utilizzata. Eseguiamo l'implicmento del codice sul nostro strumento in cui importiamo le prime due librerie di "Numpy" come "NP" e "Integrate" da Scipy come abbiamo usato nell'esempio precedente.

Ora, dichiariamo due variabili di "Q" e "R" in cui la variabile "Q" è la funzione "Orgy ()" assegnata con il valore dell'intervallo di "3" e "15" e la variabile "R" utilizza la " Funzione sqrt () "sul valore della variabile" Q "e archiviarla nella variabile di" R ". Dopo aver assegnato i valori ad entrambe le variabili, arriviamo "Integrate.funzione Simps () ”. Lo applichiamo alle nostre variabili "R" e "Q" definendo la nuova funzione di "Scipy_simp" e lo archiviano in questa funzione. Quindi, utilizziamo la funzione "Print ()" nell'ultimo passaggio e chiamiamo la funzione "Scipy_simp" all'interno della funzione "Print ()". Quindi, visualizza la relazione integrata nel valore di ritorno finale.

#Importing Numpy e Integrate Library OS Scipy
Importa Numpy come NP
da Scipy Import Integrate
#Variabili di decolla
Q = np.Arange (3, 15)
r = np.SQRT (Q)
# Utilizzo di Scipy.integrare.Metodo Simps ()
Scipy_simp = Integrate.SIMPS (R, Q)
#printing Scipy_simp Function
Stampa (Scipy_Simp)

Dopo aver completato il codice quando viene compilato il codice precedente, visualizza il risultato di restituzione del valore integrato nella schermata di output che è quasi “31.46 "o entrambe le variabili di" Q "e" R ".

Conclusione

La descrizione e l'implementazione del tema del metodo Scipy Simpson sono discusse in questo articolo. Il nostro articolo ha illustrato due esempi del metodo di Scipy Simpsons per scoprire la relazione del valore integrato tra due variabili che sono definite nel programma. Il primo copre il valore che va da minimo a "2" mentre il secondo varia a un minimo di "3". Nel primo esempio, i valori di relazione sono stati entrambi definiti separatamente. Ma nel secondo esempio, abbiamo definito il primo valore e il secondo valore è derivato dalla funzione "SQRT" per il secondo valore variabile.