Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọc
Bàn luận
Các tích phân xác định là phần mở rộng sau khi tích hợp không xác định, các tích phân xác định có giới hạn [a, b]. Nó cho diện tích của một đường cong giới hạn giữa các giới hạn đã cho.
module for defining the range of the variable we are integrating. Let’s Begin with installing the modules.
- Nó biểu thị diện tích của đường cong F [x] giới hạn giữa A và B, trong đó A là giới hạn dưới và B là giới hạn trên.
- Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách chúng tôi có thể giải quyết các tích phân xác định trong Python và cũng sẽ hình dung khu vực giữa chúng bằng cách sử dụng matplotlib. Chúng tôi cũng sẽ sử dụng mô -đun Numpy để xác định phạm vi của biến chúng tôi đang tích hợp. Hãy bắt đầu với việc cài đặt các mô -đun.
- Mô -đun cần thiết:
- Python3
- Python3
- Python3
Nó biểu thị diện tích của đường cong F [x] giới hạn giữa A và B, trong đó A là giới hạn dưới và B là giới hạn trên.
- Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách chúng tôi có thể giải quyết các tích phân xác định trong Python và cũng sẽ hình dung khu vực giữa chúng bằng cách sử dụng matplotlib. Chúng tôi cũng sẽ sử dụng mô -đun Numpy để xác định phạm vi của biến chúng tôi đang tích hợp. Hãy bắt đầu với việc cài đặt các mô -đun.: We would use this to visualize our area under the graph formed by a definite integral.
- Mô -đun cần thiết:: Helper library to define ranges of definite integrals.
- Cách tiếp cậnLibrary to calculate the numerical solution of the integral easily.
Python
Matplotlib: Chúng tôi sẽ sử dụng điều này để trực quan hóa khu vực của chúng tôi dưới biểu đồ được hình thành bởi một tích phân xác định.
- Numpy: Thư viện trợ giúp để xác định phạm vi tích phân xác định.
- Sympy: Thư viện để tính toán dung dịch số của tích phân một cách dễ dàng.
- Integrate.
Cách tiếp cận
Để tính toán khu vực theo đường cong
Nhập mô -đun
- Numpy: Thư viện trợ giúp để xác định phạm vi tích phân xác định.
- Sympy: Thư viện để tính toán dung dịch số của tích phân một cách dễ dàng.
- Cách tiếp cận
- Để tính toán khu vực theo đường cong
- Nhập mô -đun
- Khai báo chức năng
Cú pháp: & nbsp;
Sympy.Integrate [Biểu thức, Biến tham chiếu]
Cho âm mưu & nbsp;:
Mô -đun cần thiết:
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
import
sympy as sy
def
f[x]:
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
0.7810485835025405
0.7810485835025406
0.7810485835025407
0.7810485835025408
0.7810485835025409
import
0import
1import
2import
3import
4
0.7810485835025405
import
6Output:
8/3
Cách tiếp cận
Python3
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
def
f[x]:
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
0.7810485835025405
0.7810485835025406
0.7810485835025407
import
1import
3import
40.7810485835025405
import
4import
6import
0import
8
import
9
0.7810485835025407
numpy as np
1import
0Python
import
6
Output:
Matplotlib: Chúng tôi sẽ sử dụng điều này để trực quan hóa khu vực của chúng tôi dưới biểu đồ được hình thành bởi một tích phân xác định.
Numpy: Thư viện trợ giúp để xác định phạm vi tích phân xác định.
1:
Python3
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
import
sympy as sy
def
f[x]:
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
0.7810485835025405
def
def
2
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
def
8def
9f[x]:
00.7810485835025405
import
00.7810485835025406
0.7810485835025407
0.7810485835025408
0.7810485835025409
import
0
import
1f[x]:
9
0.78104858350254000
0.78104858350254001
import
3import
40.7810485835025405
import
6Output:
0.781048583502540
Cách tiếp cận
Python3
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
def
f[x]:
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
0.7810485835025405
def
def
2
0.7810485835025400
0.7810485835025401
0.7810485835025402
0.7810485835025403
0.7810485835025403
def
8def
9f[x]:
00.7810485835025405
import
0Python
import
8
0.78104858350254040
0.78104858350254041
0.7810485835025407
numpy as np
5import
3numpy as np
7numpy as np
8numpy as np
90.7810485835025405
numpy as np
7import
20.7810485835025406
import
4import
5import
6
Output:
Matplotlib: Chúng tôi sẽ sử dụng điều này để trực quan hóa khu vực của chúng tôi dưới biểu đồ được hình thành bởi một tích phân xác định.Hướng dẫn numerical integration python code