如何实现将判断决策变量x[plot][crop]大于零则记为一，小于等于零记为0，然后计算for plot in range(35,50):中for crop in range(18,22)，限制所有x[plot][crop]的加和是小于32的

要实现对决策变量`x[plot][crop]`的状态统计，并且在特定条件下（即`for plot in range(35,50)`与`for crop in range(18,22)`时），限制这些变量值大于零的数量之和不大于32，可以通过定义一个辅助函数来完成该状态的转换，接着使用PuLP库中的线性规划方法添加相应的约束条件。具体步骤如下：

首先定义一个函数`count_number(x)`，用来判断输入参数`x`是否大于零，如果大于零，则返回1；否则返回0。这实际上是在计算每个地块上种植某种作物的实际数量。

接下来，在构建线性规划模型的过程中，针对每一块指定范围内的地块（如示例代码中的第35至50号地块），以及每一种指定范围内的作物类型（例如编号从18到22之间的作物），通过遍历这些地块和作物组合，运用之前定义好的`count_number()`函数来评估每一对地块-作物组合上的实际种植情况，并且要求这些非零计数的总和不能超过32。

相关的代码片段类似于下面的形式：

def count_number(x):
    return 1 if x > 0 else 0

...

# 在此处建立线性规划模型后
for plot in range(35, 50):
    model += pulp.lpSum(count_number(x[plot][crop]) for crop in range(18, 22)) < 32

上述代码会在指定范围内检查每个地块的每一个作物类型的种植情况，并且保证当它们的计数值累加起来不会超过32。这样就可以有效地控制特定区域内作物种植的密度或多样性，符合农业规划或其他类似资源分配问题的需求。