mindspore.ops.trapz

mindspore.ops.trapz(y, x=None, *, dx=1.0, dim=- 1)

计算沿指定轴 dim 的梯形法则积分。 采样点之间的距离由tensor x 或标量 dx 指定，默认 1 。

$${\int }_{}^{}y\left(x\right)\text{d}x$$

参数：

• y (Tensor) - 输入tensor。

• x (Tensor，可选) - 如果指定，则定义采样点之间的间距。

关键字参数：

• dx (float，可选) - 采样点之间的常数间距，默认 1.0 。如果 x 被指定，则 dx 不生效。

• dim (int，可选) - 指定积分的轴。默认 -1 。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> y = mindspore.tensor([[1., 2., 3.], [2., 3., 4.], [3., 2., 1.]])
>>> # case 1: Integrate over a regular grid, with spacing 1.
>>> output = mindspore.ops.trapz(y, dx=1.)
>>> print(output)
[4. 6. 4.]
>>>
>>> # case 2: Integrate over an irregular grid.
>>> x = mindspore.tensor([[1, 2, 3], [1, 3, 5], [1, 4, 7]])
>>> output = mindspore.ops.trapz(y, x)
>>> print(output)
[ 4. 12. 12.]