利用Python语言实现实验室自动化

做。

在第17行中，我们将字段附加到results数据框。注意，results也不需要进行初始化;每次附加一个新行时，将增加新字段至数据框。

第18行可选，但在终端上打印当前电压和电流值非常有用，尤其对于长时间测量，可以作为确认应用程序仍然在运行的途径，以及了解执行到了什么程度。

在第19至20行，关闭负载，将数据保存到硬盘。对于后者，每个数据框对象都使用一种内置方法将数据保存到CSV文件。

　　理解数据框的强大之处

为了了解使用Python和Pandas数据框的强大之处，在第16行和第17行之间增加以下代码。

第A和B行生成两个新的数据框字段。Vout_id包含输出电压的理想直流设置点，给定实测电流和理想的零电流设置点(1 V)以及载重线。Vout_err是理想电压与实测电压之间的绝对误差。

第D和E行在数据框中增加了Pass字段。该字段的值是一个字符串，表示是否满足输出电压精度的假设指标±0.1%。在图3中， 您可看到保存的CSV文件在Excel中的情况。神奇的是：数字数据和文本位于相同表格中，甚至根据数据框字段的名称自动生成了表头。

图3. 包含测量结果的CSV文件截屏

　　利用Pyplot分析数据以及绘制图表

利用上一节介绍的代码片段，我们可以确定输出电压是否在其理想值附近的“允差”带内。我们通过本实验还能够获得另一个感兴趣的信息：载重线的准确值，也就是VOUT-vs-IOUT曲线的斜率。如果您不记得如何对采集的数据进行线性拟合，也不必担心：Python也有一个执行该操作的函数。只需在脚本最后插入以下代码：

第A行从Scipy的Stats模块中导入一个方法。在第B行中，我们将欲拟合点的X和Y坐标传递给linregress方法。最后，在第C和D行中将结果打印到终端。Linregress以数字形式返回多个结果，斜率保存在索引0，截断点在索引1。可用的其它信息有相干系数和估计值的标准差。

对于如此小的数据集(20个点)，完全可以使用Excel生成曲线图。利用三行代码示例可了解在Python中如何完成这项工作：只需将其增加到上述脚本的末尾(plot方法的‘ro’参数表示我们希望使用红色圆点标记)：

Pyplot是Python的Matplotlib库的一个模块，包括大量绘制图形的方法。更好的是，这些方法几乎与MATLAB的方法完全相同。图4所示为这三行代码所产生的结果。窗口和图形由Pyplot自动生成，看起来好像“凭空”出现在终端窗口中。

图4. 表示采集数据的图形曲线

Python是实现实验室配置自动化的上佳之选，简单易用、容易理解，以及具有极高的灵活性和强大功能， 能够省去繁琐的测量时间。LabVIEW并没有消失，仍然是GUI王者。一般而言，我认为LabVIEW更适合需要精细图形界面并且不需要执行复杂循环或数据处理的应用。例如，我仍然使用LabVIEW设计大多数面向客户的应用程序，这些程序一定要漂亮，但很少有多么复杂。但对于其他应用和自动化需求，Python现在是我的首选。

　　侧栏：“Python是什么以及如何使用?”

Python是一种解析式、面向对象、高级编程语言，采用动态语义。自1991年首次发布以来，Python的应用越来越普及，现在被广泛用于各种应用;是主流大专院校和网络课程中最常用的教学编程语言之一。Python成为“第一门”编程语言的原因在于其简单、容易学习的语法和可读性(有人说它“用浅显的英文在编程”)， 是通用性和功能性的完美结合。

然而，不要认为Python“仅仅”是一种很好的教学或学院派编程语言，不适合或很少适合专业领域的应用。相反，Python被许多顶尖的公司大量用于网络应用和数据分析，例如Google、Yahoo和NASA。它是一门对于快速开发极具吸引力的编程语言，可用于实现复杂电子仪器的自动化，使数据采集的效率更高。

Python的优势不仅限于使用简单。Python脚本可在任何主流操作系统上跨平台运行，只需安装Python解析器即可。Python的功能也极其强大，被广泛用于数据分析和复杂的数学运算。

为什么选择Python来实现实验室自动化?我实施的大多数测试配置都相当简单：任务中95%的时间是在不同时间点测量一个或多个信号(例如电压、电流或温度)，或者利用一组自变量产生另一组值。实现以上要求也只不过是循环操作自变量、采集信号，并最终保存数据供进一步分析。Python简单直观、没有严格的语法限制，并且提供方便、实用的库，很容易实现以上目的。

此外，Python脚本非常容易修改。如果您随后确定通过两个自变量来采集信号而不是一个自变量，那么需要做的仅仅是将之前设计的循环嵌套到另一个循环之内。可能只需几行新代码即可解决这一问题。得益于Python的高度可读性，您很容易修改其他人编写的脚本(对