import pandas as pd import numpy as np a = pd.read_excel('sudutidu.xlsx', sheet_name='Sheet1',header=0).values a_11 = a[:,0] a_12 = a[:,1] a_13 = a[:,2] a_21 = a[:,3] a_22 = a[:,4] a_23 = a[:,5] a_31 = a[:,6] a_32 = a[:,7] a_33 = a[:,8] b = np.array([[a_11, a_21, a_31], [a_12, a_22, a_32], [a_13, a_23, a_33]]).transpose(2,1,0) # a=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[2,3,4]]) c = np.einsum('mij, mjk-> mik', b, b) print(b) print(c) d=np.trace(np.einsum('mij, mjk-> mik',b,b),axis1=1,axis2=2) print(d) print(d.shape) df=pd.DataFrame({'L':d}) df.to_csv("可以.csv",index=False) # a=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[2,3,4]]) # # print(a) # # b=np.dot(a,a) # c=np.trace(b) # print(b) # print(c)请解析代码所述公式算法

这段代码实现了一些矩阵运算和计算公式。下面是对代码中涉及的公式算法的解析：

1. 读取 Excel 数据：
使用 `pd.read_excel` 函数从 Excel 文件中读取数据，并指定需要读取的 sheet 和 header。读取的数据保存在变量 `a` 中。

2. 数据处理：
将 `a` 中的数据按列进行提取，分别保存在 `a_11, a_12, ..., a_33` 中。

3. 构建矩阵 `b`：
使用 `np.array` 函数将提取的数据重新组织成一个 3x3xN 的矩阵，其中 N 是数据的行数。这样得到的 `b` 矩阵是一个包含了多个 3x3 的子矩阵，每个子矩阵由 `a_11, a_21, a_31, a_12, a_22, a_32, a_13, a_23, a_33` 组成。

4. 计算矩阵乘积：
使用 `np.einsum` 函数计算 `b` 矩阵与自身的乘积，得到结果矩阵 `c`。`np.einsum('mij, mjk-> mik', b, b)` 表示对两个矩阵进行逐元素相乘，并按指定的索引运算规则进行计算。

5. 计算迹：
使用 `np.trace` 函数计算 `c` 矩阵的迹。`np.trace(np.einsum('mij, mjk-> mik',b,b),axis1=1,axis2=2)` 表示对 `c` 矩阵在第 1 和第 2 个轴上进行求和。

6. 数据保存：
使用 `pd.DataFrame` 将计算得到的迹 `d` 转换为 DataFrame，并使用 `df.to_csv` 将 DataFrame 保存为 CSV 文件。

总体来说，这段代码的目的是读取 Excel 文件中的数据，进行矩阵计算，并将计算结果保存为 CSV 文件。其中涉及到了矩阵乘积运算、迹的计算等数学运算。