Question

我有一组覆盖矩形区域的2D网格网格点阵列。（-100,100）x（-100,100）

>>> x # shape is (4000000, 2)
>>> array([[-100. , -100. ],
           [ -99.9, -100. ],
           [ -99.8, -100. ],
           ...,
           [  99.7,   99.9],
           [  99.8,   99.9],
           [  99.9,   99.9]])

我有一个函数R ^ 2-> R，因此可以在所有这些点上求值；但是，我没有函数的解析形式（您可以将其视为神经网络，可以评估此矩形网格上的任何点）

>>> f_x # the evaluation on pts; and its shape is (4000000,)
>>> array([-1.34405857e+47, -1.34137180e+47, -1.33868771e+47, ...,
       -5.54445000e+02, -5.54445000e+02, -5.54445000e+02])

现在；我想在任何子区域上集成我的功能（比如说（-20,20）x（-20,20））。由于我的f_x应该是该区域大部分质量的有效归一化分布，因此该区域上的积分应该接近1

如何在python中有效地做到这一点？谢谢

Answer 1

quad似乎是您所需要的：

from scipy.integrate import quad
integration = quad(array, -20, 20)
delta_from_one = 1 - integration

希望有帮助...

Python：在具有有限点数的区域上近似积分

1 个答案: