clear all; W=200; str1 = 'D:\OneDrive\ansys_workpath_lab\matlab_partical_location\临时数据坐标'; str2 = '.txt'; for j=1:1:W n=250; L=0.04; R=0.00046; X=zeros(1,n); Y=zeros(1,n); X(1)=0.05*L+rand(1)*0.9*L; Y(1)=0.05*L+rand(1)*0.9*L; E=1; while X(n)==0 a=0.05*L+rand(1)*0.9*L; b=0.05*L+rand(1)*0.9*L; COUNT=0; for i=1:1:E if ((a-X(i))^2+(b-Y(i))^2)>=((2*R)^2*1.5) COUNT=COUNT+1; end end if COUNT==E E=E+1; X(E)=a; Y(E)=b; end end str3 = num2str(j); str_all = strcat(str1,str3,str2); fid=fopen(str_all,'wt'); for i=1:1:n fprintf(fid,'%4.8f\t',X(i)); end fprintf(fid,'\n'); for i=1:1:n fprintf(fid,'%4.8f\t',Y(i)); end fclose(fid); auto3_ANSYS_command_flow2(str_all,j); auto2_location_fractal(str_all,j); end fprintf(fid,'\n\n\n'); fclose(fid); %fid=fopen('D:\0528plotinput.txt','wt'); %fprintf(fid,'rectng,0,%4.3f,0,%4.3f,\n',L,L); %for i=1:1:n % fprintf(fid,'cyl4,%4.3f,%4.3f,%4.3f\n',X(i),Y(i),R); %end %fprintf(fid,'asel,,,,2,%d,1\n',n+1); %fprintf(fid,'cm,xiaoqu,area\nasel,,,,1\ncm,matrix,area\nallsel\nasba,matrix,xiaoqu\n'); %for i=1:1:n % fprintf(fid,'cyl4,%4.3f,%4.3f,%4.3f\n',X(i),Y(i),R); %end %fprintf(fid,'asel,,,,1,%d,1\ncm,particle,area\nallsel\n',n); %fprintf(fid,'asel,,,,%d\ncm,matrix,area',n+2); %fclose(fid);

这是一个 MATLAB 代码，它生成了一些粒子的坐标并将它们输出到文本文件中。然后它调用了两个函数 `auto3_ANSYS_command_flow2` 和 `auto2_location_fractal` 来处理这些粒子坐标。最后的部分是注释掉的代码，可能是为了在 ANSYS 中使用这些粒子坐标来进行模拟。

相关问题

function auto2_location_fractal(file_str,j) a=importdata(file_str);%读取坐标 X=a(1,:);%X为a的第一行，即横坐标 Y=a(2,:);%y为a的第二行，即纵坐标 L=0.04; center = [0.5*L,0.5*L];%选定图像中心 k = 1; step = 0.05*L;%步长，可调，越大越快，越小越慢，一般越小越精确 for r = 2*step:step:min(center(1),center(2))-step%选择一系列矩形，可调初始边长，边长递增幅度 R = 2*r; %A = imm1(center(1)-r:center(1)+r,center(2)-r:center(2)+r);%选定中心在图像中心，边长为R的正方形 Xmin = center(1)-r; Xmax = center(1)+r; Ymin = center(2)-r; Ymax = center(2)+r; N = 0; sum_ri = 0; for ii = 1:length(X) if (X(ii)>=Xmin) && (X(ii)<= Xmax) && (Y(ii)>=Ymin) && (Y(ii)<= Ymax) N = N + 1; dist = pdist2([X(ii),Y(ii)],center); sum_ri = sum_ri + dist^2; end end Rg(k) = sqrt(sum_ri/N);%计算得当量边长 XX(k) = log(Rg(k));%横坐标变量 YY(k) = log(N);%纵坐标变量 k = k +1; end plot(XX,YY); %绘制曲线 p=polyfit(XX(1,2:end-1),YY(1,2:end-1),1);%求拟合曲线斜率，可调曲线范围 P=p(1); % str1 = 'D:\文件夹\OneDrive\2021有限元模拟\20220220试验\'; % str2 = '.TXT'; % str3 = num2str(j); % str4 = num2str(P); % str5 = 'P_'; % str_all = strcat(str1,str3,str5,str4,str2); % fid=fopen(str_all,'wt');%打开命令流文件准备书写 fid=fopen('D:\OneDrive\ansys_workpath_lab\matlab_P\P值_坐标计算.txt','a+');%打开命令流文件准备书写 fprintf(fid,'P%d——%4.5f\n',j,P); end

这段代码是一个计算分形维度的程序，主要是通过对一系列矩形内的点进行计数和距离计算，得到一组数据，再通过拟合曲线的斜率来计算分形维度P值。其中，file_str是坐标文件路径，j是文件序号，L是边长，center是中心点，step是步长，Rg是当量边长，XX和YY是分别对应横纵坐标的数组，p和P是拟合曲线的参数和斜率，str1到str5是用于文件命名的字符串变量，fid是文件流指针。

import pandas as pd import os Workpath = 'D:\PACK数据\规范化文件\功能测试数据' for filename in os.listdir(Workpath): path_excel = os.path.join(Workpath, filename) da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细') data = da.groupby('步骤序号').tail(1) # Handling CAN0_Cell columns max_number_cell = 0 for column_name in data.columns: if isinstance(column_name, str) and 'CAN0_Cell_' in column_name: num_str = column_name.split('_')[-1] num_cell = int(num_str) max_number_cell = max(max_number_cell, num_cell) if num_cell < 500: # Adding new columns and setting their data as None for i in range(max_number_cell + 1, 491): new_column_name = f'CAN0_Cell_{i:03d}' data[new_column_name] = None # Sorting columns containing "CAN0_Cell_" column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')] sorted_column_names_cell = sorted(column_names_cell, key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0) data = data[sorted_column_names_cell]，这个代码·运行后data中不包含CAN0_Cell的列就没了，怎么实现

很抱歉，我之前给出的代码有误导性，并且对于您的问题没有给出正确的解决方案。以下是一个修改后的代码，用于在DataFrame中筛选出以"CAN0_Cell_"开头的列，并按照列名中的数字顺序对这些列进行排序：

import pandas as pd
import os

Workpath = 'D:\PACK数据\规范化文件\功能测试数据'
for filename in os.listdir(Workpath):
    path_excel = os.path.join(Workpath, filename)
    da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细')
    data = da.groupby('步骤序号').tail(1)

    # Handling CAN0_Cell columns
    column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')]
    sorted_column_names_cell = sorted(column_names_cell,
                                      key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0)
    data = data[sorted_column_names_cell]

    # Adding missing CAN0_Cell columns
    max_number_cell = int(sorted_column_names_cell[-1].split('_')[-1]) if sorted_column_names_cell else 0
    for i in range(max_number_cell + 1, 491):
        new_column_name = f'CAN0_Cell_{i:03d}'
        data[new_column_name] = None

    # Sorting columns again to include newly added columns
    sorted_column_names_cell = sorted(data.columns,
                                      key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0)
    data = data[sorted_column_names_cell]

    # Output the modified DataFrame
    print(data)

在这个修改后的代码中，我们首先筛选出以"CAN0_Cell_"开头的列，并按照列名中的数字顺序对这些列进行排序。然后，我们通过获取最大数字来确定需要添加的缺失列，并逐个添加到DataFrame中。接下来，我们再次按照列名中的数字顺序对DataFrame进行排序，以确保新添加的列也按照正确的顺序包含在其中。

请注意，这里的代码仅仅是输出了修改后的DataFrame，您可以根据实际需求进行相应的处理或保存操作。如果对这个代码有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提问。