将上述办法用python代码写出

在Python中，我们可以使用pandas库来处理测量数据并创建水位面积关系。下面是一个简单的示例代码，假设我们已经有了名为`discharge_data.csv`的CSV文件，其中包含'water_level', 'cross_section_area'两列数据：

import pandas as pd

# 1. 加载数据
data = pd.read_csv('discharge_data.csv')

# 2. 检查并清洗数据（如果必要）
data = data.dropna()  # 删除缺失值
data['water_level'] = data['water_level'].astype(float)  # 确保水位为浮点数

# 3. 计算平均面积
data['average_area'] = data.groupby('water_level')['cross_section_area'].transform('mean')

# 4. 创建散点图
plt.scatter(data['water_level'], data['average_area'])
plt.xlabel('Water Level')
plt.ylabel('Average Area')
plt.title('Water Level-Area Relationship')
plt.show()

# 5. 可能会生成线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(data[['water_level']], data['average_area'])

# 获取线性关系
slope, intercept, _, _, _ = model.coef_[0], model.intercept_, *model残差平方和统计
print(f"Linear relationship: Average Area = {slope} * Water Level + {intercept}")

请注意，实际操作可能需要根据数据的具体情况进行调整。以上代码仅作为基本框架，实际应用中还需要考虑更多因素，如数据预处理、异常值检测等。