Python SNSData 类：利用已知盐水数据计算电导率

该代码定义了一个名为 SNSData 的类，它用于处理来自 CSV 文件的电阻抗数据，并计算电导率。

代码解析：

1. 初始化：__init__ 方法初始化类，从 CSV 文件读取数据，并将数据整理成一个字典 regular_data，其中包含频率、幅值、相位、实部 (R)、虚部 (X)、对数频率、对数幅值和电导率。

2. 生成电导率：generate_conductivity 方法是核心函数，它利用已知浓度盐水的 R 值和电导率之间的映射关系，通过插值法计算待测物体的电导率。

   • 首先，它创建了一个与数据行数相同的空电导率列表。
   • 然后，它循环遍历每个频率，并将对应频率下所有盐水的实部 (R) 分组，并对相同浓度的实部求平均值，生成一个包含不同浓度平均实部的列表。
   • 接下来，它将实部和电导率建立起映射关系，并使用 np.interp 函数对每个数据的实部进行插值，得到对应的电导率值。
   • 最后，将插值得到的电导率值添加到 regular_data 字典中的 'conductivity' 列中。

3. 获取数据帧：get_df 方法返回一个包含整理后的数据的 Pandas 数据帧。

4. 保存数据：save_20230213NO1_conductivity 函数将整理后的数据保存到一个 CSV 文件中。

5. 计算电导率：calculate_conductivity 函数从保存的 CSV 文件中读取数据，并计算每个频率下肿瘤组织的平均电导率，将结果保存到另一个 CSV 文件中。

电导率计算的具体步骤：

1. 创建电导率空列表保持行数一致

2. 循环遍历每个频率

3. 筛选出同一个频率下的所有盐水的real part

4. 对同一个浓度的realpart求平均值

5. 建立real part和电导率之间的映射关系

6. 使用np.interp方法，寻找R对应的电导率

7. 将得到的电导率添加到regular_data中的“conductivity”列中

总结：

该代码通过利用已知浓度盐水的 R 值和电导率之间的映射关系，使用插值法计算出待测物体的电导率，并整理数据，将结果保存到 CSV 文件中。 该方法可以用于分析电阻抗测量数据，并推断出待测物质的电导率。