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numpy.trapz 函数用来计算给定 x 和 y 数据点之间的积分，使用梯形法则。

用法：
numpy.trapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1)

参数说明：

• y：要积分的 y 值。可以是一维数组或多维数组，但其维度必须与 x 匹配，除非 x 为 None。
• x：可选参数，对应于 y 值的 x 值。它可以是一维数组或多维数组，与 y 的维度匹配。默认值为 None，表示使用 dx 参数来计算 x 值。
• dx：可选参数，x 值之间的间距。默认值为 1.0。如果 x 为 None，则默认间距为 1.0。
• axis：可选参数，指定沿着哪个轴进行积分。默认值为 -1，表示沿着最后一个轴进行积分。

返回值：
返回给定 x 和 y 数据点之间的积分值。

示例：
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 2, 3, 4])

integral = np.trapz(y, x)
print(integral) # 输出：7.5

在上面的示例中，x 和 y 是一维数组，它们之间的积分值为 7.5。

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