将以上两代码合并并转化为python语言

以下是将以上两段 MATLAB 代码合并并转化为 Python 代码的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import math

def myfun(x):
    # 定义参数
    k = 2  # 上客区的车道数量
    mu = 30 + x * 2.5  # 参数为lamda的指数分布
    t = np.zeros(1500)  # 存储每次蒙特卡洛模拟得到的总时间

    # 进行1500次蒙特卡洛模拟
    for m in range(1500):
        ar = np.random.exponential(mu, x)  # 生成服从指数分布的随机数
        r = np.max(ar)  # 取最大值作为最差情况下的时间
        t[m] = r + 2 * (x * 5 / (5 / 3.6) + 1 * (x - 1)) / k  # 计算总时间

    f = 1500 * x / np.sum(t)  # 计算平均乘车效率

    return f

# 循环泊位数的个数
x = np.arange(2, 101, 2)
f = np.zeros_like(x)

for j in range(len(x)):
    f[j] = myfun(x[j])

f = 3600 * f  # 将乘车效率转换为单位为辆/小时
df = pd.DataFrame(f, columns=['出租车供给能力（辆/小时）'])
df.index.name = '泊位数'
df.to_excel('data.xlsx')  # 将结果储存到指定位置中

值得注意的是，由于 Python 和 MATLAB 的语法和函数库有所不同，因此在转化过程中需要进行相应的修改，并根据需要增加或删除代码行。另外，由于 Python 中没有 `xlswrite` 函数，因此这里使用了 `pandas` 库来将结果保存为 Excel 文件。