matlab的if mmhg_m == 160 for k=1:1:500 %循环500次 volt_m=readVoltage(a,'A0'); %读取电压值 kpa_m = 25 * (volt_m - 0.5); %转换成压力大小，单位为kPa mmhg_m = 7.5 * kpa_m; %转换成压力大小，单位为mmHg mmhg_ma(k) = mmhg_m; %将读取的压力值存入压力值数组中 delay(a, 10); end end

这段代码中，如果mmhg_m的值等于160，则会进入一个循环500次。在每一次循环中，代码会读取一个电压值，并将其转换为压力大小。然后，根据转换后的压力值，计算出相应的压力值（单位为mmHg），并将其存入一个压力值数组中。循环中还包含一个延迟函数，每次循环结束后会延迟10毫秒。如果mmhg_m的值不等于160，则代码不会执行循环。

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) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

这段代码首先是在上一个代码段的基础上进行的。在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。

接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 DataFrame 中的列名存储到了名为 col_name 的列表中。然后，通过 insert 方法在 col_name 列表的索引 95 处插入了一个名为“总电压”的列名。接着，代码将 sum_volt 列表中的数据存储到了新添加的“总电压”列中。最后，通过 to_excel 方法将更新后的 DataFrame 存储到了一个名为 piggy22.xlsx 的 Excel 文件中。

f = open('G:\jiont\比赛数据2022\charging_data79.csv', encoding='utf-8') data = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig', low_memory=False)) soc = np.array(data['standard_soc']) # 放电深度DoD current = np.array(data['total_current']) current = [ float(x)/10 for x in current ] all_vol = np.array(data['cell_volt_list']) mileage = np.array(data['mileage']) mileage = [ float(x)/10 for x in mileage ] all_sig_data = cycle_sig(all_vol) all_sig_data = clean_data(all_sig_data) def split_chargedata(chargr_data): a_data = [] all_data = [] for index, m in enumerate(mileage): if index + 1 < len(mileage): if m == mileage[index + 1]: a_data.append(chargr_data[index]) else: a_data.append(chargr_data[index]) all_data.append(a_data) a_data = [] else: all_data.append(a_data) return all_data all_charge_data = split_chargedata(all_sig_data) all_charge_current = split_chargedata(current) all_charge_soc = split_chargedata(soc) dod1 = [] for t in all_charge_soc: dod1.append(t[-1]-t[0]) ind = [] for ind1, t in enumerate(dod1): if t<10: ind.append(ind1) all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind, axis=0) ind9 = [5, 13, 25, 35, 47, 55, 81, 84, 86, 88, 89, 92, 94, 101, 111, 115, 116, 126, 157, 162, 167, 174, 180, 198, 200, 216, 237, 245, 261] all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind9, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind9, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind9, axis=0)

这段代码主要进行了一些数据处理的操作，包括：

1. 读取CSV文件中的数据，将SOC、电流、电压等数据存储到NumPy数组中。
2. 对电压数据进行了一些处理，使用了`cycle_sig`和`clean_data`函数。
3. 定义了`split_chargedata`函数，用于将数据按照里程数进行拆分，生成二维列表，其中每个子列表代表一次充电过程中的数据。
4. 使用`split_chargedata`函数对SOC、电流和电压数据进行拆分。
5. 计算了每个充电过程的DoD，并将DoD小于10%的充电过程的索引记录在`ind`列表中。
6. 使用`np.delete`函数删除`ind`列表中的充电过程对应的SOC、电流和电压数据。
7. 还对一些其他的充电过程进行了删除操作，对应的索引记录在`ind9`列表中。

总体来说，这段代码的作用是对充电数据进行了一些清洗和处理，去除了一些异常数据和不需要的充电过程。