numpy求定积分

最新推荐文章于 2025-06-08 10:25:30 发布

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#定积分

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该博客介绍了如何利用numpy的quad函数计算高斯概率密度函数在不同区间[-1,1]、[-2,2]、[-3,3]的定积分，分别对应1sigma、2sigma和3sigma的积分值，展示了数值积分在统计学中的应用。

参考https://blog.youkuaiyun.com/god_yutaixin/article/details/103657208

import numpy as np
import scipy.integrate as si	#numpy求定积分用

def f(x):
    y = 1/np.sqrt(2*np.pi)*np.exp(-0.5*x**2)
    return y

#3. numpy直接求定积分的API
#利用quad求定积分，给出函数f,积分下限和积分上限[a,b]，返回值为(积分值,最大误差)
area1 = si.quad(f,-1,1)[0]
area2 = si.quad(f,-2,2)[0]
area3 = si.quad(f,-3,3)[0]
print('1 sigma 的积分 ',area1)
print('2 sigma 的积分 ',area2)
print('3 sigma 的积分 ',area3)