Вопрос или проблема
Контекст:
Привет, я механический инженер, пытающийся использовать Jupyter (или аналогичное решение на основе кода) для выполнения механических расчетов, когда они слишком сложны для понимания в формулах Excel. Проблема возникает, когда я пытаюсь повторно использовать код для разных сценариев, что предполагает некоторые изменения переменных – такие как свойства материалов, силы и так далее.
Вопрос:
Существует ли простое решение (для непрофессионалов в программировании), чтобы запускать один и тот же код на нескольких наборах переменных, хранить выходные данные расчетов каждого из них таким образом, чтобы было легко читать, сравнивать и анализировать разные случаи?
Может быть, Python не лучший инструмент для этого?
Детали:
Я пытался использовать файл Excel в качестве исходного источника для переменных, которые могут быть изменены, а затем сделать так, чтобы программа брала их значения из него. Каждая строка Excel представляет собой другой сценарий, а программа записывала бы выходные данные расчетов в конце каждой строки.
Я не уверен в этом методе, потому что «ссылки» между двумя файлами должны быть закодированы жестко, или мне нужно писать сложные функции для автоматизации процесса, что для меня слишком сложно.
Ответ или решение
Простое решение для запуска одного и того же кода с различными наборами переменных
Введение
Как механический инженер, вы столкнулись с проблемой переработки кодов для расчетов, использовать которые в Excel бывает непросто из-за их сложности. Существует простой и эффективный способ организации этого процесса с помощью Python и Jupyter Notebook. В данной статье я расскажу, как вы можете легко запускать один и тот же код на разных наборах переменных и сохранять результаты в удобном для анализа формате.
Использование Pandas для управления данными
Одним из самых простых и удобных способов работы с несколькими наборами переменных в Python является использование библиотеки Pandas. Она позволяет легко загружать данные из Excel или CSV, а также обрабатывать и сохранять результаты.
-
Подготовьте ваши данные: Создайте Excel файл, в котором каждая строка будет представлять собой набор переменных для одного сценария. Например:
Материал Сила Температура Алюминий 500 20 Сталь 600 25 -
Загрузка данных в Python: Используйте Pandas для чтения данных из Excel:
import pandas as pd # Загрузка данных из Excel файла df = pd.read_excel('путь_к_вашему_файлу.xlsx')
Модуль для расчетов
Теперь создадим простой модуль, который будет выполнять расчеты для каждого сценария:
def calculate(material, force, temperature):
# Ваши расчеты здесь
result = force * temperature # Пример простого расчета
return resultЗапуск расчетов для всех наборов переменных
Теперь вы можете создать цикл, который будет итерироваться по строкам вашего DataFrame и сохранять результаты:
results = []
for index, row in df.iterrows():
result = calculate(row['Материал'], row['Сила'], row['Температура'])
results.append({
'Материал': row['Материал'],
'Сила': row['Сила'],
'Температура': row['Температура'],
'Результат': result
})Сохранение результатов
После того как вы получили все результаты, можно сохранить их обратно в Excel или CSV:
results_df = pd.DataFrame(results)
results_df.to_excel('результаты.xlsx', index=False)Заключение
Используя библиотеку Pandas и функции Python, вы можете легко и просто запускать один и тот же код с различными переменными, сохраняя результаты в удобочитаемом формате. Этот подход минимизирует количество ручной работы и избавляет вас от необходимости писать сложные функции или устанавливать жесткие связи между файлами.
Таким образом, Python и Jupyter Notebook являются отличными инструментами для реализации ваших расчетов, их анализа и сравнения различных сценариев в области механического проектирования.