把具体的python代码写出来

在Python中，解决这个碰撞问题需要一些物理公式和循环结构。以下是一个简化的例子，使用了`numpy`和`pandas`库来帮助计算和管理数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义常量
m1, m2 = 1, 10000
v2 = -1
p = 1
t0 = 0
dt = 0.01  # 时间步长
collision_history = []

def is_collision(x1, v1, wall_position):
    return x1 <= wall_position

while True:
    # 更新时间
    t = t0 + dt
    
    # 检查与墙壁碰撞
    if is_collision(0, 0, p):
        v1 = 0  # 小质量物体反弹
        collision_history.append({'time': t, 'position_m1': 0, 'velocity_m1': v1})
        continue
        
    # 计算碰撞前的速度
    x1, v1_new = (0, v1)
    
    # 大质量物体与小质量物体的碰撞
    dx2 = v2 * dt
    if abs(dx2) < 1e-6:  # 如果没足够靠近则跳过这次迭代
        continue
    
    v2_new = 2 * m1 / (m1 + m2) * v1_new - (m1 / (m1 + m2)) * v2  # 弹性碰撞速度更新
    x1 += dx2
    x2 = p - x1  # 大质量物体新位置
    
    # 记录碰撞数据
    collision_history.append({'time': t, 'position_m1': x1, 'position_m2': x2, 'velocity_m1': v1_new, 'velocity_m2': v2_new})
    
    # 更新速度和位置
    v1, v2 = v1_new, v2_new
    t0 = t
    
    # 如果不再发生碰撞，跳出循环
    if not is_collision(x1, v1, p) and not is_collision(x2, v2, p):
        break

# 转换为DataFrame
data_df = pd.DataFrame(collision_history)

# 可视化数据（这里仅给出基本示例，实际可能需要更复杂的图表）
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data_df['time'], data_df['position_m1'], label='小质量物体')
plt.plot(data_df['time'], data_df['position_m2'], label='大质量物体')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('位置')
plt.legend()
plt.show()

注意这只是一个简化版本，实际情况可能需要考虑精度和优化碰撞检测。同时，为了生成碰撞次数，你可能还需要添加额外的逻辑来判断碰撞是否结束。