是的，它是线性的。就像积分算子is（form f->integral_a^B f（x）dx是线性的）。像任何样本的加权和f（x），...，f（x）是。
trapz只是计算积分的一种方法，是一些f(xₖ)的加权和，x是第二个参数。
你可以很容易地通过实验来检验它

import numpy as np
np.random.seed(100)
x = np.random.uniform(1,3,(100,)).cumsum()
y = np.random.uniform(-5,10,(100,))
z = np.random.uniform(-5,10,(100,))
# Is y→np.trapz(y,x) linear? If so, np.trapz(αy+βz) shoud be α×np.trapz(y)+β×np.trapz(z)
R1=5*np.trapz(y,x)-2*np.trapz(z,x)
R2=np.trapz(5*y-2*z,x)
print(f"{R1}=={R2}:", np.isclose(R1,R2))
# 1582.7905714127717==1582.7905714127721: True

字符串
同样的道理，也适用于数值误差。
当然，这只是一个实验证明。但是，trapz不是线性的，并且表现得如此接近线性函数的几率是多少？另外，您可以将这些示例与不同的值，不同的种子相乘，...它总是有效的。
无论如何，这不是我真实的的答案。我真实的的答案是第一部分：计算函数积分的梯形近似的应用是线性应用。我包括实验证明，只是因为这是[所以]，我喜欢答案包含代码：D