scipy.interpolate.RectBivariateSpline的integral函数使用是否正确？

你的调用存在两个问题：

• RectBivariateSpline.integral的参数顺序理解错误。注意该方法参数不是(xmin, ymin, xmax, ymax)的顺序，官方定义的参数顺序为integral(xa, xb, ya, yb)，依次对应x方向积分下限、x方向积分上限、y方向积分下限、y方向积分上限。你传入的(0, 0, 999, 999)相当于x方向从0积分到0，积分区间长度为0，返回0.0是符合计算逻辑的。
• 积分预期值计算错误。你传入的x、y坐标序列都是np.arange(0, 1000, 1)，实际覆盖的坐标范围是0到999，插值定义的有效区域面积为999*999=998001，全1矩阵的正确积分结果就是998001，并非1000000。如果需要得到1000000的积分结果，坐标序列要延伸到1000，即使用np.arange(0, 1001, 1)作为x、y坐标输入。

修正后的测试代码如下：

import numpy as np
from scipy import interpolate

spline = interpolate.RectBivariateSpline(
    np.arange(0, 1000, 1),
    np.arange(0, 1000, 1),
    np.ones((1000, 1000)),
    kx=1,
    ky=1,
)
# 按正确参数顺序传入积分上下限
print(spline.integral(0, 999, 0, 999))
# 运行输出：998001.0

该问题属于接口参数顺序理解偏差导致的调用错误，不是scipy库本身的功能缺陷，不适合作为issue提交到官方仓库。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nevsden