주어진 축을 따라 복합 사다리꼴 규칙(Composite Trapezoidal Rule)으로 수치 적분을 수행하려면 NumPy의 numpy.trapz() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 n차원 배열 'y'를 사다리꼴 규칙으로 단일 축 방향으로 근사 적분한 결과인 정적분 값을 반환합니다.
'y'가 1차원 배열이면 결과는 float 값이 되고, 차원이 n(n > 1)이면 결과는 'n-1'차원 배열이 됩니다. 또한 x가 제공되면 해당 요소 순서대로 적분이 진행되며, 요소들이 정렬되지 않은 상태여도 그대로 사용됩니다.
numpy.trapz()의 주요 매개변수
- y: 적분할 입력 배열입니다. 첫 번째 매개변수입니다.
- x: y 값에 대응하는 샘플 포인트(샘플 좌표)입니다. 기본값은 None이며, None일 경우 샘플 포인트가 dx 간격으로 균등하게 배치되어 있다고 가정합니다.
- dx: x가 None일 때 샘플 포인트 사이의 간격입니다. 기본값은 1입니다.
- axis: 적분을 수행할 축입니다.
단계별 구현 방법
먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import numpy as np
array() 메서드를 사용해 NumPy 배열을 생성합니다. 여기서는 int 타입의 요소들을 추가했습니다.
arr = np.array([20, 35, 57, 70, 85, 120])
생성된 배열을 출력해 확인합니다.
print("Our Array...\n",arr)배열의 차원을 확인합니다.
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)배열의 데이터 타입을 확인합니다.
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)복합 사다리꼴 규칙으로 주어진 축을 따라 적분하려면 numpy.trapz() 메서드를 호출합니다.
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr))전체 예제 코드
import numpy as np
# array() 메서드로 NumPy 배열 생성
# int 타입의 요소들을 추가
arr = np.array([20, 35, 57, 70, 85, 120])
# 배열 출력
print("Our Array...\n",arr)
# 차원 확인
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# 데이터 타입 확인
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# 복합 사다리꼴 규칙으로 적분 수행
print("\nResult (trapz)...\n",np.trapz(arr))실행 결과
Our Array... [ 20 35 57 70 85 120] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Result (trapz)... 317.0
위 실행 결과에서 볼 수 있듯이, 1차원 배열에 대해 np.trapz()를 호출하면 float 형태의 정적분 근사값인 317.0이 반환됩니다. 참고로 최신 NumPy 버전에서는 trapz()가 deprecated되었으며, 동일한 기능을 하는 numpy.trapezoid() 함수 사용이 권장됩니다.