def cycle_sig(cycle): all_cell_vot_new = [] for i in cycle: i = str(i) if i == 'nan': continue else: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) all_cell_vot_new.append(np.array(cell_list)) all_cycle_sig = np.array(all_cell_vot_new) return all_cycle_sig

这是一个Python函数，其作用是将一个包含多个元素的列表 `cycle` 转换成一个二维的numpy数组。具体来说，该函数对 `cycle` 中的每个元素进行处理，将其转换成一个包含多个浮点数的列表，然后将这些列表组合成一个二维的numpy数组 `all_cycle_sig`。

函数的具体实现过程如下：

- 初始化一个空列表 `all_cell_vot_new`，用于保存转换后的列表。
- 遍历列表 `cycle` 中的每个元素，将其转换成字符串类型并赋值给变量 `i`。
- 判断 `i` 是否等于 'nan'，如果是则跳过当前循环，否则执行下一步。
- 将字符串 `i` 中的前两个字符删除，并将剩余部分以字符 '_' 为分隔符转换成一个列表 `cell_str`。
- 初始化一个空列表 `cell_list`，用于保存转换后的浮点数。
- 遍历列表 `cell_str` 中的每个元素，将其转换成浮点数并除以 1000，然后添加到列表 `cell_list` 中。
- 将转换后的列表 `cell_list` 添加到列表 `all_cell_vot_new` 中。
- 将列表 `all_cell_vot_new` 转换成一个二维的numpy数组并赋值给变量 `all_cycle_sig`。
- 返回变量 `all_cycle_sig`。

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df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot)

这段代码看起来是用 Pandas 读取一个 CSV 文件，并将文件中的数据存储到一个 NumPy 数组中。在这个数组中，第 10 列的数据被提取出来，经过一些处理后存储到了一个名为 sig_cell_volt 的 NumPy 数组中。接着，又提取了第 6 列的数据，并存储到了一个名为 sum_volt 的列表中。接下来，对 sig_cell_volt 数组中每个元素进行了一些字符串处理，将其转换成了一个包含多个浮点数的列表，并将这些列表存储到了一个名为 all_cell_vot 的 NumPy 数组中。最后，将 all_cell_vot 转换成了一个张量，但是这一步被注释掉了。

import xlrd import os def f_sig_val(xls_path, output_path): des_xls = xlrd.open_workbook(xls_path + "/" + file_name).sheet_by_index(1) input_sig = [str(des_xls.cell(0, i).value) for i in range(2, des_xls.ncols)] output_sig = [str(des_xls.cell(i, 0).value) for i in range(20, des_xls.nrows)] sig_val = [[str(des_xls.cell(i, j).value) for i in range(20, des_xls.nrows) if str(des_xls.cell(i, j).value) != ""] for j in range(2, des_xls.ncols)] width = [] print(des_xls.nrows) print(des_xls.ncols) for i in input_sig: print(i) for i in output_sig: print(i) print(sig_val) texts = gen_code(input_sig, output_sig, sig_val) write_to_svfile(output_path+"/test.sv", texts, "w") def gen_code(input_sig, output_sig, sig_val): texts = [] for i in range(len(sig_val)): texts.append(4*""+"if ("+input_sig[i]+" == 1)") for j in range(len(sig_val[i])): texts.append(8*""+output_sig[i]+" = "+sig_val[i,j]+";") return texts def write_to_svfile(svfile_name, texts, method): sv_file = open(svfile_name, "%s"%method) for i in texts: sv_file.write(i+"\n") sv_file.close() xls_path = "." output_path = "." file_name = "glb_ctrl_modesel.xlsx" f_sig_val(xls_path, output_path)

这是一段 Python 代码，它主要用于读取指定路径下的 Excel 文件，提取其中的数据，并将其转化为 SystemVerilog 代码的形式输出到指定路径下的文件中。具体来说，它首先通过 xlrd 库打开指定路径下的 Excel 文件，然后通过 sheet_by_index() 方法选择要读取的工作表。接着，它从工作表中提取输入信号和输出信号的名称，并将它们存储在 input_sig 和 output_sig 列表中。然后，它通过遍历工作表中的数据，提取出每个输入信号对应的输出信号的取值，并将它们存储在 sig_val 列表中。最后，它调用 gen_code() 函数将 sig_val 转化为 SystemVerilog 代码，并调用 write_to_svfile() 函数将生成的代码写入到指定路径下的文件中。