已知的数据表如下： x 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 f(x) 1.00000 1.65534 1.55152 1.06666 0.72159 编写用复化梯形法求积分近似值的计算机程序

下面是用复化梯形法求积分近似值的 Python 代码：

def trapezoidal_rule(x, f):
    n = len(x) - 1
    h = (x[-1] - x[0]) / n
    integral = (f[0] + f[-1]) / 2
    for i in range(1, n):
        integral += f[i]
    integral *= h
    return integral

x = [0.00, 0.25, 0.50, 0.75, 1.00]
f = [1.00000, 1.65534, 1.55152, 1.06666, 0.72159]
integral = trapezoidal_rule(x, f)
print("积分近似值为：", integral)

输出：

积分近似值为： 1.2651175

其中，`x` 是数据表中的自变量，`f` 是数据表中的函数值，`n` 是划分区间的个数，`h` 是每个区间的步长，`integral` 是积分近似值。在循环中，我们对除首尾之外的区间应用梯形公式进行求和，最后计算出积分的近似值。