写一段python代码，读取一个csv文件，该文件没有表头，第一列为时间编号,编号以1,2,3……这样自然数的形式出现，第二列为充电量数值，这两列数据构成了时间序列，对该时间序列利用c-c法计算嵌入维数和延迟时间，并打印输出

好的，以下是可能的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('filename.csv', header=None)

# 获取时间序列和充电量
time_series = data.iloc[:, 0].values
charge_values = data.iloc[:, 1].values

# 计算自相关函数
max_delay = 50 # 最大延迟时间
auto_correlation = np.zeros(max_delay)
for delay in range(max_delay):
    auto_correlation[delay] = np.correlate(charge_values[:-delay], charge_values[delay:], mode='valid')

# 找到第一个局部最小值
min_idx = np.argmin(auto_correlation[:10]) # 只考虑前10个延迟时间
for i in range(min_idx, max_delay):
    if auto_correlation[i+1] > auto_correlation[i]:
        delay_time = i
        break

# 计算嵌入维数
max_embed_dim = 10 # 最大嵌入维数
embed_dim = 2 # 默认为2
for m in range(2, max_embed_dim):
    if np.log10(auto_correlation[delay_time]/auto_correlation[delay_time*m]) / np.log10(m) < 0.5:
        embed_dim = m
        break

# 打印输出结果
print(f"Delay time: {delay_time}")
print(f"Embedding dimension: {embed_dim}")

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据具体数据进行调整。此外，c-c法并不是唯一的嵌入维数和延迟时间的计算方法，其他方法可能会得到不同的结果。