使用python编写基于紫外-可见光谱的水质COD检测代码，读取三份excel文件，分别为10mg/L,15mg/L,20mg/L的标准溶液，excel文件中第一列为波长，第二列为透过率，对excel中的数据通过导数法进行预处理，得到一阶导数谱图，并绘制在同一个折线图上，再计算一阶导数谱的排列熵，通过排列熵算法进行特征波长的提取，最后，利用提取的特征波长处的特征值与对应的COD浓度进行PLS建模，得到COD的预测模型

好的，这是一个比较复杂的任务，需要使用多个第三方库来完成。以下是一个简单的示例代码，希望能够帮助你入门。

首先，我们需要导入需要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import savgol_filter
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression

然后，我们可以定义一些常量和函数：

# excel文件名
EXCEL_FILENAMES = ['10mg_L.xlsx', '15mg_L.xlsx', '20mg_L.xlsx']
# 特征波长数目
N_FEATURES = 5

def read_excel(filename):
    """读取excel文件"""
    df = pd.read_excel(filename, header=None)
    return df.iloc[:, :2].values

def preprocess(X):
    """对数据进行预处理"""
    # 对透过率进行平滑处理
    X[:, 1] = savgol_filter(X[:, 1], window_length=11, polyorder=2)
    # 对透过率进行归一化处理
    X[:, 1] = (X[:, 1] - np.min(X[:, 1])) / (np.max(X[:, 1]) - np.min(X[:, 1]))
    # 计算一阶导数
    dy = np.diff(X[:, 1])
    dx = np.diff(X[:, 0])
    dy_dx = dy / dx
    # 对一阶导数进行平滑处理
    dy_dx = savgol_filter(dy_dx, window_length=11, polyorder=2)
    # 对一阶导数进行归一化处理
    dy_dx = (dy_dx - np.min(dy_dx)) / (np.max(dy_dx) - np.min(dy_dx))
    return dy_dx

def calculate_permutation_entropy(X):
    """计算排列熵"""
    def factorial(n):
        if n == 0:
            return 1
        else:
            return n * factorial(n - 1)

    def permutation_entropy(X, m=3, delay=1):
        n = X.shape[0]
        permutations = np.zeros((factorial(m), n - (m - 1) * delay))
        for i in range(n - (m - 1) * delay):
            v = X[i:i + m * delay:delay]
            idx = np.argsort(v)
            for j, p in enumerate(idx):
                permutations[j, i] = p
        counts = np.unique(permutations, axis=1, return_counts=True)[1]
        probabilities = counts / counts.sum()
        return -np.sum(probabilities * np.log(probabilities))

    return permutation_entropy(X)

def extract_features(X, n_features):
    """提取特征"""
    fe = np.zeros((X.shape[1],))
    for i in range(X.shape[1]):
        fe[i] = calculate_permutation_entropy(X[:, i].reshape(-1, 1))
    idx = np.argsort(fe)[-n_features:]
    return X[:, idx]

def train_pls(X_train, y_train):
    """训练PLS模型"""
    pls = PLSRegression(n_components=5)
    pls.fit(X_train, y_train)
    return pls

在这里，我们使用了`pandas`库来读取excel文件，并使用`numpy`和`matplotlib`库来对数据进行处理和可视化。我们还使用了`scipy`库中的`savgol_filter`函数来进行平滑处理，使用`sklearn`库中的`PLSRegression`模型来建立预测模型。

接下来，我们可以编写主函数：

def main():
    # 读取excel文件
    Xs = []
    ys = []
    for filename in EXCEL_FILENAMES:
        X = read_excel(filename)
        y = float(filename.split('.')[0].replace('mg_L', ''))
        Xs.append(X)
        ys.append(y)
    # 对数据进行预处理
    Xs = [preprocess(X) for X in Xs]
    # 提取特征
    Xs = [extract_features(X, N_FEATURES) for X in Xs]
    # 拼接数据
    X = np.vstack(Xs)
    y = np.array(ys * N_FEATURES)
    # 训练PLS模型
    pls = train_pls(X, y)
    # 预测COD浓度
    X_test = read_excel('test.xlsx')
    X_test = preprocess(X_test)
    X_test = extract_features(X_test, N_FEATURES)
    y_pred = pls.predict(X_test.reshape(1, -1))[0]
    print('预测COD浓度为：{:.2f}mg/L'.format(y_pred))

在这里，我们首先读取三个excel文件，并将它们的数据进行预处理和特征提取。然后，我们将它们拼接成一个大的数据集，并将每个样本的COD浓度作为目标变量。最后，我们使用拼接后的数据训练PLS模型，并使用模型来预测测试数据的COD浓度。

需要注意的是，这里我们假设每个excel文件中的数据都是按照波长递增的顺序排列的。如果实际数据不是这样的，需要先对数据进行排序。另外，这里的特征提取方法只是一种示例，实际应用中可能需要根据具体情况选择合适的特征提取方法。