转换为python代码（clear;clc; global_coords = [10, 10; 20, 20; 40, 20; 30, 10];%%%%测量时候桥梁坐标 juli_che =[2,2,2,2];%%%%测量时候车辆中心距离距离桥梁距离 center(1) = mean(global_coords(:,1)); center(2) = mean(global_coords(:,2)); weizhi_che = [10, 10]; weizhi_che1 = [20, 20]; weizhi_che2=weizhi_che - weizhi_che1; weizhi_qiao2= global_coords(2,:)-global_coords(1,:); theta = acos(dot(weizhi_che2,weizhi_qiao2)/(norm(weizhi_che2)*norm(weizhi_qiao2)))/pi*180; %%%%%%%判断逻辑 juli_cheqiao=juli_cheandqiao(weizhi_che ,center) if juli_cheqiao<20 && abs(theta)<30 %%%%开始采集的条件 1;%%%%%给mqtt发送启动采样的命令 if juli_cheqiao<20 %%%%%结束采集的条件 2;%%%%%给mqtt发送结束采集的命令 else end else end）

下面是将该 MATLAB 代码转换为 Python 代码的过程：

import numpy as np

def juli_cheandqiao(weizhi_che, center):
    juli_cheqiao1 = np.zeros_like(weizhi_che)
    juli_cheqiao1[:, 0] = weizhi_che[:, 0] - center[0, 0]
    juli_cheqiao1[:, 1] = weizhi_che[:, 1] - center[0, 1]
    juli_cheqiao = np.sqrt(juli_cheqiao1[:, 0]**2 + juli_cheqiao1[:, 1]**2)
    return juli_cheqiao

global_coords = np.array([[10, 10], [20, 20], [40, 20], [30, 10]])
juli_che = np.array([2, 2, 2, 2])

center = np.mean(global_coords, axis=0)
weizhi_che = np.array([10, 10])
weizhi_che1 = np.array([20, 20])
weizhi_che2 = weizhi_che - weizhi_che1
weizhi_qiao2 = global_coords[1, :] - global_coords[0, :]
theta = np.arccos(np.dot(weizhi_che2, weizhi_qiao2) / (np.linalg.norm(weizhi_che2) * np.linalg.norm(weizhi_qiao2))) / np.pi * 180

if juli_cheandqiao(weizhi_che, center) < 20 and abs(theta) < 30:
    # 开始采集的条件
    1  # 给mqtt发送启动采样的命令
    if juli_cheandqiao(weizhi_che, center) < 20:
        # 结束采集的条件
        2  # 给mqtt发送结束采集的命令
    else:
        pass
else:
    pass

其中，`np.dot()` 函数用于计算向量的点积，`np.linalg.norm()` 函数用于计算向量的范数。