我在 python 中有一个函数(也使用 scipy 和 numpy)定义为
import numpy as np
from scipy import integrate
LCDMf = lambda x: 1.0/np.sqrt(0.3*(1+x)**3+0.7)
我想将它从 0 整合到一个 numpy 数组中的每个元素,比如说 z = np.arange(0,100)
我知道我可以为每个迭代的元素写一个循环
an=integrate.quad(LCDMf,0,z[i])
但是,我想知道是否有更快、更有效(和更简单)的方法来对每个 numpy 元素执行此操作。
最佳答案
您可以将该问题改写为 ODE。
odeint
然后可以使用函数计算一系列 z
的 F(z)
。
>>> scipy.integrate.odeint(lambda y, t: LCDMf(t), 0, [0, 1, 2, 5, 8])
array([[ 0. ], # integrate until z = 0 (must exist, to provide initial value)
[ 0.77142712], # integrate until z = 1
[ 1.20947123], # integrate until z = 2
[ 1.81550912], # integrate until z = 5
[ 2.0881925 ]]) # integrate until z = 8
关于python - 将函数与 numpy 数组的每个元素集成为集成限制,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43718128/