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給定x和y數據,我想對樣條擬合數據,並在數值上整合下面的擬合。使用Univariate.Spline
,我得到了一個很好的線性擬合log10(y)
vs x
。然後我使用Univariate.Spline.integral(bounds)
來整合結果樣條。我的問題是,我不知道如何解釋輸出,因爲我在半日誌空間工作。樣條函數在半對數空間中的數值積分
y = np.array([1,10,100,1000])
x = np.array([15,16,17,18])
x_vals = np.linspace(0,50,1000)
plt.scatter(x,np.log10(y))
s = interpolate.UnivariateSpline(x,np.log10(y))
plt.plot(x_vals,s(x_vals))
print(s.integral(15,17))
我應該10^(s.integral(15,17)
獲得積分的「真」值?