以上用python写出

好的，以下是使用动态规划解决问题的Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取xls表格中的数据并储存成数据框
df = pd.read_excel('data.xls')

# 输入规格和级别后，筛选出符合条件的数据
spec = 10  # 规格
level = 1  # 级别
df_selected = df[(df['spec'] == spec) & (df['level'] == level)]

# 定义状态和状态转移方程
n = len(df_selected)  # 筛选出的数据个数
L_total = 100  # 原材料长度
cut_length = 1.5  # 切割量
L_input = L_total - cut_length * (n - 1)  # 输入值减去所有待套料管段与切割量之和后的长度
dp = np.zeros((n+1, L_input+1))  # 动态规划数组，初始化为0
for i in range(1, n+1):
    L_i = df_selected.iloc[i-1]['length']  # 第i个管段的长度
    for j in range(L_i, L_input+1):
        dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-L_i]+L_i)

# 找到满足条件的组合
L_remain = L_input - dp[n][L_input]  # 剩余的余料长度
tolerance = 0.1  # 容错范围
candidates = []  # 符合条件的组合列表
for i in range(1, n+1):
    L_i = df_selected.iloc[i-1]['length']  # 第i个管段的长度
    if abs(dp[n][L_input] + L_remain - L_input) <= tolerance and abs(L_i + dp[n-1][L_input-L_i] + L_remain - L_input) <= tolerance:
        candidates.append(i)

# 输出结果
if candidates:
    print('符合条件的管段组合为：')
    for i in candidates:
        print(df_selected.iloc[i-1]['header'])
        print(df_selected.iloc[i-1]['data'])
else:
    print('没有找到符合条件的管段组合！')

这段代码可以读取名为`data.xls`的表格数据，并根据输入的规格和级别筛选出符合条件的数据。然后，根据定义的状态和状态转移方程，使用动态规划算法计算出最小的剩余长度差值，并找到满足条件的管段组合。最后，输出符合条件的管段组合，包括其数据框内的表头和数据。