for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = []

这段代码的作用是遍历一个名为 `sig_cell_volt` 的列表，对其中的每个元素进行操作，并将操作后的结果保存到 `cell_list` 中。具体操作为：

1. 对每个元素执行 `i = i[2:]`，即将该元素的第一个字符到第二个字符之前的部分切掉。

2. 对切掉后的字符串执行 `i.split('_')`，即使用下划线 `_` 作为分隔符，将该字符串分割成一个新的列表 `cell_str`。

3. 遍历新列表 `cell_str` 的每个元素，将其转换为整数类型，并添加到另一个空列表 `cell_list` 中。

最终，`cell_list` 中存储的是原始列表 `sig_cell_volt` 中的每个元素的第三个字符到最后一个字符组成的字符串，经过转换后得到的整数列表。

相关问题

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot)

这段代码看起来是用 Pandas 读取一个 CSV 文件，并将文件中的数据存储到一个 NumPy 数组中。在这个数组中，第 10 列的数据被提取出来，经过一些处理后存储到了一个名为 sig_cell_volt 的 NumPy 数组中。接着，又提取了第 6 列的数据，并存储到了一个名为 sum_volt 的列表中。接下来，对 sig_cell_volt 数组中每个元素进行了一些字符串处理，将其转换成了一个包含多个浮点数的列表，并将这些列表存储到了一个名为 all_cell_vot 的 NumPy 数组中。最后，将 all_cell_vot 转换成了一个张量，但是这一步被注释掉了。

def cycle_sig(cycle): all_cell_vot_new = [] for i in cycle: i = str(i) if i == 'nan': continue else: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) all_cell_vot_new.append(np.array(cell_list)) all_cycle_sig = np.array(all_cell_vot_new) return all_cycle_sig

这是一个Python函数，其作用是将一个包含多个元素的列表 `cycle` 转换成一个二维的numpy数组。具体来说，该函数对 `cycle` 中的每个元素进行处理，将其转换成一个包含多个浮点数的列表，然后将这些列表组合成一个二维的numpy数组 `all_cycle_sig`。

函数的具体实现过程如下：

- 初始化一个空列表 `all_cell_vot_new`，用于保存转换后的列表。
- 遍历列表 `cycle` 中的每个元素，将其转换成字符串类型并赋值给变量 `i`。
- 判断 `i` 是否等于 'nan'，如果是则跳过当前循环，否则执行下一步。
- 将字符串 `i` 中的前两个字符删除，并将剩余部分以字符 '_' 为分隔符转换成一个列表 `cell_str`。
- 初始化一个空列表 `cell_list`，用于保存转换后的浮点数。
- 遍历列表 `cell_str` 中的每个元素，将其转换成浮点数并除以 1000，然后添加到列表 `cell_list` 中。
- 将转换后的列表 `cell_list` 添加到列表 `all_cell_vot_new` 中。
- 将列表 `all_cell_vot_new` 转换成一个二维的numpy数组并赋值给变量 `all_cycle_sig`。
- 返回变量 `all_cycle_sig`。