import numpy as np import math from scipy import integrate#复化辛普森法 def func1(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码3): 补充代码4 return sum1

补充代码3应该是 `n`，因为需要对区间 `[a,b]` 进行 `n` 段划分。

补充代码4应该是 `sum1 += f(x[i])`，因为需要把每个子区间的积分值加起来。

所以完整代码如下：

import numpy as np 
import math 
from scipy import integrate

#复化辛普森法 
def func1(a,b,n,f): 
    x = np.linspace(a,b,n+1) 
    sum1 = 0 
    h =(b-a)/n 
    for i in range(n): 
        sum1 += f(x[i]) + 4*f((x[i]+x[i+1])/2) + f(x[i+1])
    return sum1*h/6

其中 `f` 是被积函数。

相关问题

import numpy as np import math from scipy import integrate def f(x): return math.sin(x)*math.sin(x) #复化梯形法 def func(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码1): 补充代码2 return sum1 #复化辛普森法 def func1(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码3): 补充代码4 return sum1 #复化科特斯法 def func2(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码5): 补充代码6 return sum1 answer = func(0,1,100,f) answer1 = func1(0,1,100,f) answer2 = func2(0,1,100,f) print(answer,answer1,answer2) #integrate积分作为精确值 value, error = integrate.quad(f,0, 1) print(value,error) print("error: ", abs(answer-value), abs(answer1-value), abs(answer2-value))

代码中缺少部分内容，需要进行补充。以下是三种数值积分方法的完整代码：

import numpy as np 
import math 
from scipy import integrate 

def f(x): 
    return math.sin(x)*math.sin(x) 

# 复化梯形法 
def func(a, b, n, f):
    x = np.linspace(a, b, n+1) 
    sum1 = 0 
    h = (b-a)/n 
    for i in range(1, n):
        sum1 += f(x[i]) 
    return h*(0.5*f(a) + sum1 + 0.5*f(b))

# 复化辛普森法 
def func1(a, b, n, f):
    x = np.linspace(a, b, n+1) 
    sum1 = 0 
    h = (b-a)/n 
    for i in range(1, n):
        if i%2 == 0:
            sum1 += 2*f(x[i])
        else:
            sum1 += 4*f(x[i])
    return h*(f(a) + sum1 + f(b))/3

# 复化科特斯法 
def func2(a, b, n, f):
    x = np.linspace(a, b, n+1) 
    sum1 = 0 
    h = (b-a)/n 
    for i in range(1, n):
        if i%3 == 0:
            sum1 += 2*f(x[i])
        else:
            sum1 += 3*f(x[i])
    return h*(f(a) + sum1 + f(b))*3/8

answer = func(0,1,100,f) 
answer1 = func1(0,1,100,f) 
answer2 = func2(0,1,100,f) 

print(answer,answer1,answer2) 

# integrate积分作为精确值 
value, error = integrate.quad(f, 0, 1) 
print(value,error) 

print("error: ", abs(answer-value), abs(answer1-value), abs(answer2-value))

其中，补充代码1，补充代码3，补充代码5 分别表示循环的次数，可设置为 `for i in range(1, n):`。补充代码2，补充代码4，补充代码6 分别表示不同积分方法中的积分公式，具体可参考课程中的讲解。

`trapz` is deprecated. Use `trapezoid` instead, or one of the numerical integration functions in `scipy.integrate`.

`trapz`函数在某些版本的Python科学计算库（如`numpy`或`scipy`）中被标记为过时（deprecated），这通常意味着该函数可能会在未来的版本中被移除，或者其功能已经被替代。`trapezoid`是推荐使用的替代方法，它执行的是梯形积分，用于数值积分，将函数的值近似为一系列平行于x轴的梯形面积之和。

如果你之前使用`trapz`是为了进行定积分计算，你应该转向`scipy.integrate`模块中的其他函数，比如：

- `scipy.integrate.trapz(y, x, dx=None)`: 与`trapz`类似，但提供了更灵活的参数选项。
- `scipy.integrate.simps(y, x, axis=0)`: 使用辛普森规则（Simpson's rule）进行更精确的近似。
- `scipy.integrate.quad(func, a, b, args=(), full_output=0, epsabs=1.49e-08, epsrel=1.49e-08, limit=50, points=None, weight=None, wvar=None)`: 提供了更高级的积分方法，包括二重积分和设置绝对和相对精度。

在使用这些替代函数时，请确保你熟悉它们的用法和适用场景。如果你需要帮助或具体示例，请告诉我，我可以进一步解释或提供代码实例。