mindspore.numpy.trapz

mindspore.numpy.trapz(y, x=None, dx=1.0, axis=- 1)[源代码]

使用复合梯形规则沿给定轴进行积分。

沿给定轴对 y (x) 进行积分。

参数：

y (Tensor) - 输入要积分的数组。
x (Union[int, float, bool, list, tuple, Tensor], 可选) - 与 y 值对应的样本点。如果 x 为 None ，则设样本点之间的间隔为 dx 。默认值： None 。
dx (scalar, 可选) - 当 x 为 None 时，样本点之间的间隔。默认值： 1.0 。
axis (int, 可选) - 积分所沿的轴。默认值： -1 。

返回：

元素为float的Tensor，使用梯形规则近似的定积分。

异常：

ValueError - 如果 axis 超出范围 [-y.ndim, y.ndim) 。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> a = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> output = np.trapz(a,  x=[-2, 1, 2], axis=1)
>>> print(output)
[ 3. 15.]
>>> output = np.trapz(a,  dx=3, axis=0)
>>> print(output)
[ 4.5  7.5 10.5]