Scipy 集成返回负值
我有一些 xdata 和 ydata。我已经对 xdata 和 ydata 进行了排序，使得 ydata 不断增加（即 ydata 数组末尾的最高 y 值）。 ydata 还包含一些点 = 0，因此我也从 xdata 和 ydata 中删除了这些点，留下了一组纯正、非零且递增的 ydata（以及相应的 xdata）。
由于某种原因，当我执行 val = scipy.integrate.simps(ydata,xdata) 时，我得到一个负值。使用 cumtrapz 时我也得到完全相同的负值。然后，我编写了自己的 cumtrapz 函数，该函数简单地对 0.5*dx*(y[i]+y[i+1]) 求和，并得到几乎相同的结果，但结果是正值。我的问题是为什么 scipy 函数没有正确返回正结果？ （无法公开共享数据，但是，我可以将未排序的数据描述为指数衰减，我对其进行排序，以使最大的 y 值位于 ydata 数组的末尾）。
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I have some xdata and ydata. I have sorted my xdata and ydata such that ydata is increasing (ie highest y value at the end of the ydata array). ydata also contained some points = 0, and so I've also removed those points from xdata and ydata, leaving me with a purely positive, non-zero and increasing set of ydata (with corresponding xdata).
For some reason when I go val = scipy.integrate.simps(ydata,xdata) I get a negative value. I also get the exact same negative values when using cumtrapz. I then wrote my own cumtrapz function that simply sums 0.5*dx*(y[i]+y[i+1]) and get a nearly identical result, but positive. My question is why aren't the scipy functions correctly returning positive results? (Cannot share data publicly, however, I can describe the unsorted data as being an exponential decay, which I sort such that the largest y values are at the end of the ydata array).
Cheers any help appreciated
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