python - 使用 scipy 的 trapz 函数进行集成

Question

我目前正在尝试集成一个由 XY 点对组成的函数。随意看看：https ://dl.dropboxusercontent.com/u/2635172/example.csv

我正在使用熊猫来读取文件

data_df = pd.read_csv("example.csv", sep="\t", index_col=0, names=["test"])

如果仔细观察，连续 x 值之间的间距是相同的，因此我可以将积分写成如下：

integral = integrate.trapz(data_df.values.transpose())*data_df.index[1]

whereintegrate是从 scipy 导入的，data_df.index[1]指的是间距。返回以下值：189274.48501691

如果我按以下方式执行集成：

  integrate.trapz(data_df.values.transpose(), x=data_df.index)

返回一个完全不同的值 (5.846689e+08)。任何想法为什么会这样？

请注意，第一个结果应该是正确的。这也由 MATLAB 的 trapz 函数返回。

Answer 1

您必须使用Index实例中的值：

integrate.trapz(data_df.values.transpose(), x=data_df.index.values)
#[189274.48501691408]

如果您将data_df.indexfrom转换Index为 ，它也可以工作ndarray：

integrate.trapz(data_df.values.transpose(), x=data_df.index.view(pd.np.ndarray))
#[189274.48501691408]