Python 代码：计算肿瘤电导率并输出结果

freq_list = [1, 2, 3, 7, 11, 17, 23, 31, 43, 61, 89, 127, 179, 251, 349]
conductivity_list = [976, 1987, 3850, 5650, 7450, 9238]
conductivity_list.reverse()
for name in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']:
    tumor_result = calculate_conductivity(tumor_dict[name], df_saline_median)
    print(f"Tumor {name}的电导率为: {' '.join(map(str, tumor_result))}，其频率分别为: {' '.join(map(str, freq_list))}，电导率列表为: {' '.join(map(str, conductivity_list))}")

该代码段计算了不同肿瘤的电导率，并以可读的格式输出结果。

代码功能：

定义了频率列表 freq_list 和电导率列表 conductivity_list。
使用 conductivity_list.reverse() 反转了电导率列表的顺序。
使用循环遍历肿瘤名称列表 ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']。
使用 calculate_conductivity() 函数计算每个肿瘤的电导率，并将其存储在 tumor_result 中。
使用 f-string 格式化输出，将肿瘤名称、电导率值、频率列表和电导率列表组合成一个完整的句子。

输出格式：

Tumor A的电导率为: ...，其频率分别为: 1 2 3 7 11 17 23 31 43 61 89 127 179 251 349，电导率列表为: 9238 7450 5650 3850 1987 976
Tumor B的电导率为: ...，其频率分别为: 1 2 3 7 11 17 23 31 43 61 89 127 179 251 349，电导率列表为: 9238 7450 5650 3850 1987 976
...

代码优化：

使用 f-string 进行格式化输出，代码简洁易读。
将 freq_list 和 conductivity_list 定义为全局变量，避免重复定义。
将 calculate_conductivity() 函数的具体实现省略，专注于代码逻辑的展示。

备注：

tumor_dict 和 df_saline_median 为代码中使用的其他变量，其具体内容未在代码段中体现。
该代码片段仅展示了部分功能，完整代码可能需要包含更多功能和变量。