numpy.trapz 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算梯形法则下的数值积分
y：要进行数值积分的输入数组。通常，这是一个表示函数在一系列点上的值的数组。x（可选）：一个与 y 同样长度的数组，表示对应的 x 坐标。如果没有提供 x，则默认为 y 的索引，即 range(len(y))。dx（可选）：一个标量，表示两个相邻点之间的间距。如果提供了 x，则不能使用 dx，因为间距将由 x 数组确定。axis（可选）：一个整数，指定要沿其执行梯形法则的轴。默认为 -1，表示最后一个轴。以下是一个使用 numpy.trapz 的示例：
import numpy as np
# 定义一个函数及其在一系列点上的值
def f(x):
return x * np.exp(-x)
x = np.linspace(0, 5, 100)
y = f(x)
# 使用梯形法则计算数值积分
integral = np.trapz(y, x)
print("Numerical integral:", integral)
在这个示例中，我们定义了一个函数 f(x)，并在 0 到 5 的区间上生成了 100 个点的值。然后，我们使用 numpy.trapz 计算这些点上的数值积分。
