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Romberg integration using samples of a function.
Parameters
----------
y : array_like
A vector of ``2**k + 1`` equally-spaced samples of a function.
dx : float, optional
The sample spacing. Default is 1.
axis : int, optional
The axis along which to integrate. Default is -1 (last axis).
show : bool, optional
When `y` is a single 1-D array, then if this argument is True
print the table showing Richardson extrapolation from the
samples. Default is False.
Returns
-------
romb : ndarray
The integrated result for `axis`.
See also
--------
quad : adaptive quadrature using QUADPACK
romberg : adaptive Romberg quadrature
quadrature : adaptive Gaussian quadrature
fixed_quad : fixed-order Gaussian quadrature
dblquad : double integrals
tplquad : triple integrals
simpson : integrators for sampled data
cumulative_trapezoid : cumulative integration for sampled data
ode : ODE integrators
odeint : ODE integrators
Examples
--------
>>> from scipy import integrate
>>> x = np.arange(10, 14.25, 0.25)
>>> y = np.arange(3, 12)
>>> integrate.romb(y)
56.0
>>> y = np.sin(np.power(x, 2.5))
>>> integrate.romb(y)
-0.742561336672229
>>> integrate.romb(y, show=True)
Richardson Extrapolation Table for Romberg Integration
====================================================================
-0.81576
4.63862 6.45674
-1.10581 -3.02062 -3.65245
-2.57379 -3.06311 -3.06595 -3.05664
-1.34093 -0.92997 -0.78776 -0.75160 -0.74256
====================================================================
-0.742561336672229
Améliorations / Corrections
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