已有振型数据的excel ，有效独立法选取布设点python代码

如果您想要使用Python代码来选择有效独立法的布设点，您可以使用numpy库和scipy库来进行数值计算和优化。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 提取振型数据列
data = df['振型数据'].values

# 定义目标函数
def objective(x):
    return np.var(data * x)

# 定义约束条件
def constraint(x):
    return np.sum(x) - 1

# 设置初始布设点权重
x0 = np.ones(len(data)) / len(data)

# 定义优化问题
bounds = [(0, 1)] * len(data)
constraints = [{'type': 'eq', 'fun': constraint}]
problem = {'type': 'min', 'fun': objective, 'x0': x0, 'bounds': bounds, 'constraints': constraints}

# 求解优化问题
result = minimize(**problem)

# 打印结果
print("布设点权重：", result.x)
print("最小方差：", result.fun)

请将代码中的`your_file.xlsx`替换为您实际的Excel文件路径，并确保Excel文件中的数据列名为`振型数据`。

这段代码使用pandas库的`read_excel`函数读取Excel文件，并将振型数据列存储到`data`变量中。然后，定义了一个目标函数`objective`，它计算振型数据乘以布设点权重的方差。同时，我们还定义了一个约束函数`constraint`，用于确保布设点权重之和等于1。接下来，设置了初始布设点权重`x0`，并使用scipy库的`minimize`函数求解优化问题，将目标函数、初始布设点权重、约束条件等作为参数传递进去。最后，打印出优化结果，包括布设点权重和最小方差。

请注意，在运行代码之前，您需要确保已经安装了pandas、numpy和scipy库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas numpy scipy

希望这可以帮助到您！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。