计算设施温度代码Python

当涉及到计算设施温度的代码时，通常需要使用传感器来获取温度数据，并使用Python编程语言进行处理和分析。以下是一个简单的示例代码，用于获取和显示计算设施温度：

import random

def get_temperature():
    # 模拟获取温度数据的函数
    temperature = random.uniform(20, 30)  # 随机生成一个20到30之间的温度值
    return temperature

def display_temperature(temperature):
    # 显示温度的函数
    print("当前计算设施温度为: {:.2f}℃".format(temperature))

# 主程序
temperature = get_temperature()
display_temperature(temperature)

在这个示例代码中，`get_temperature()`函数模拟获取温度数据的过程，使用`random.uniform()`函数生成一个20到30之间的随机温度值。`display_temperature()`函数用于显示温度值，使用`print()`函数将温度值格式化输出。

你可以根据实际情况修改代码，例如使用真实的传感器数据获取温度，或者将温度数据存储到数据库中等。

相关问题

对一个设施大棚温度传感的温度采样点t=[12.8, 12.9, 12.8, 12.8, 12.7, 11.1, 15.7, 17.4, 14.6, 12.5, 12.8, 12.5]，计算其离散傅里叶变换，并绘图显示原始信号及其幅度谱。使用python

在Python中，我们可以使用`numpy`库来进行离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT），并利用`matplotlib`来绘制图表。首先，你需要安装这两个库，如果没有安装可以使用`pip install numpy matplotlib`。

以下是一个简单的步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 温度数据
temperature_data = [12.8, 12.9, 12.8, 12.8, 12.7, 11.1, 15.7, 17.4, 14.6, 12.5, 12.8, 12.5]

# 计算离散傅里叶变换
T = len(temperature_data)
DFT = np.fft.fft(temperature_data) / T  # 平均化

# 获取幅度谱
magnitude_spectrum = np.abs(DFT)

# 将频率范围从0到样本率减半转换为0到π
frequencies = np.linspace(0, 1, T // 2 + 1)

# 绘制原始信号和幅度谱
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(frequencies, temperature_data, label='Original Signal')
plt.title('Temperature Data and its Discrete Time Domain')
plt.xlabel('Frequency (normalized)')
plt.ylabel('Temperature')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(frequencies, magnitude_spectrum, label='Magnitude Spectrum')
plt.title('Amplitude Spectrum of Temperature Data')
plt.xlabel('Frequency (normalized)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.legend()

# 显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()

这个代码会生成两个图表，第一个是原始温度数据随时间的变化，第二个则是经过离散傅立叶变换后的幅度谱，展示了温度变化的主要频率成分。