import pandas as pd import os from scipy import integrate, signal import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示正负号 #y = pd.read_excel(r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第一批数据拆分\第一批1号1振\A1-1-600.xlsx', usecols=[1],index_col=False, header=None ,skiprows=[0]) folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分\第二批1号1振' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path) N = len(y) fs = 1280 dt = 1/fs #t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] # 时间轴 t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] y1 = y.swapaxes(0, 1) # 矩阵转置 data = y1.fillna(-1).values #获取数据，将缺失值标记设置为-1，并转换为NumPy数组对象 t = data.flatten() # 展平数组 a = np.array(t) # 梯形法 cumtrapz累计计算积分，cumtrapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1, initial=None)。y: 需要被积分的数值序列；x: y中元素的间距，积分变量，若为空，则y元素的间距默认为dx； # 续：dx: 如果x为空，y中元素的间距由dx给出；axis: 确定积分轴；initial: 如果提供，则用该值作为返回值的第一个数值。 #y_int = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0)*1000 # m到mm转换要乘1000 #y_int = np.multiply(integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0), 1000) Y = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0) y_int = np.multiply(Y, 1000)

这段代码的目的是对给定的文件夹中的Excel文件进行处理，计算其累积梯形积分，并将结果保存在y_int中。在这段代码中，首先使用pandas库读取Excel文件，然后将数据转换为NumPy数组。接下来，使用scipy库中的cumtrapz函数对数组进行累积梯形积分操作，并将结果乘以1000，得到y_int。

根据你提供的错误信息，看起来是在cumtrapz函数的调用中出现了类型错误。这可能是因为a数组中包含了非数值类型的数据，导致无法进行数值积分。你可以检查一下数据是否正确加载，并且数据的类型是否正确。如果数据包含非数值类型的元素，你可能需要进行一些数据清洗或转换操作，以确保cumtrapz函数可以正常工作。

另外，你在代码中注释掉了一行y_int的计算方式，可能是为了测试不同的计算方法。你可以尝试取消注释并使用这种计算方式，看看是否能够避免类型错误。如果仍然存在问题，请提供更多的错误信息或具体描述问题的情况，以便我能够帮助你解决问题。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，提供了各种绘图工具和图表类型，可以用于生成各种静态和动态的图表。

以下是一个简单的例子，展示如何使用这三个库绘制一个柱状图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)

# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)

# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')

# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')

# 显示图表
plt.show()

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter

这是一段导入Python库的代码。具体来说，它导入了Pandas、Numpy、Matplotlib和Counter这四个库。

- `import pandas as pd`：导入Pandas库，并将其命名为pd。
- `import numpy as np`：导入Numpy库，并将其命名为np。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入Matplotlib库中的pyplot模块，并将其命名为plt。
- `from collections import Counter`：从Python标准库中的collections模块中导入Counter类。