physics-data-processing

一套服务于高校物理、物理化学、化工原理与生物化学实验课程的数据处理脚本，帮助在“导入原始记录 → 计算 → 绘图 → 报告”全流程实现自动化。

目录

1. 项目简介
2. 快速开始
3. 目录导览
4. 模块详解
   • 物理实验工具箱
   • 物理化学计算器
   • 化工原理流程分析
   • 生物化学自动化脚本
5. 常见问题
6. 贡献方式

项目简介

• 定位：面向实验教学场景的脚本合集，每个目录都聚焦一个实验项目，附带示例数据、可视化与报告模板。
• 输入/输出：以 CSV/Excel 或图像为主，输出包括新的表格、PNG 图像及终端摘要，可直接粘贴进实验报告。
• 适用人群：需要批量处理实验数据的学生、助教与科研人员，尤其在期末集中整理实验报告时可显著节省时间。

快速开始

1. 克隆代码并安装依赖：

   git clone <repo>
   cd physics-data-processing
   pip install -r requirements.txt  # 如果目录下提供

2. 进入目标实验目录（例如 物理/磁致伸缩），阅读 README 以了解输入格式、脚本参数与示例数据位置。
3. 准备原始数据，通常为 data/*.csv 或 images/*.png，也可使用目录内的示例进行测试。
4. 运行脚本（例：python main.py --input data/sample.csv），随后在 results/ 查看计算结果、图表与导出的报告模板。

若某模块未提供依赖清单，可在虚拟环境中按 README 提示安装 pandas、numpy、matplotlib 等常用库。

目录导览

.
├── README.md                  # 本文档
├── 物理/                      # 物理实验数据处理脚本
├── 物理化学/                  # 物化实验自动计算工具
├── 化工原理/                  # 流体、干燥、精馏等流程分析
└── 生物化学/                  # 植物可溶性蛋白等自动化处理

每个实验目录下均配套：

• README.md：输入格式、运行步骤、示例输出。
• data/：示例原始记录，可直接验证脚本流程。
• results/ 或 output/：脚本运行后生成的 Excel、PNG 与报告片段。

模块详解

物理实验工具箱

实验	关键脚本/入口	功能摘要	输出物	状态
磁致伸缩	物理/磁致伸缩/main.py	自动拟合 ΔL-B 曲线，计算磁致伸缩系数并生成折线图	计算结果 Excel、PNG 图、终端摘要	计算 ✅ · 流程说明 ✅ · 报告模板 ⭕️
智能 CCD	物理/ccd/main.py	读取表格记录并批量图像增强，对比不同曝光与滤波策略	整理后表格、对比图、实验日志	计算 ✅ · 图像处理 ✅ · 报告模板 ⭕️

以上脚本默认依赖 numpy、pandas、matplotlib，图像增强功能还需要 opencv-python。

物理化学计算器

实验	目录	功能亮点	支持能力
乙醇蒸发焓 / 饱和蒸汽压	物理化学/物化-乙醇饱和蒸汽压的计算	自动生成 lnP–1/T 拟合、蒸发焓、可视化	计算 ✅ · 过程说明 ✅ · 报告 ✅
氨基甲酸分解平衡常数	物理化学/物化-氨基甲酸分解标准反应平衡常数的测定	根据平衡压力求 Keq，输出多组试验比较图	计算 ✅ · 过程说明 ✅ · 报告 ⭕️
乙酸乙酯皂化速率	物理化学/物化-乙酸乙酯皂化的测定	批量拟合电导率-时间曲线，输出速率常数	计算 ✅ · 过程说明 ✅ · 报告 ✅
蔗糖水解	物理化学/物化-蔗糖水解测定	通过多点拟合计算速率常数与温度依赖	计算 ✅ · 过程说明 ✅ · 报告 ✅

每个子目录内的 README 包含示例数据链接、单位说明与生成图表的命令，便于直接套用。

化工原理流程分析

模块	目录	可解决的问题	特色输出
伯努利方程验证	化工原理/伯努利	计算各截面流速、压头、能量损失并与理论值对比	水头组成表、压强沿程散点图、批量报告
流动过程	化工原理/流动过程	研究层流/湍流切换，绘制雷诺数-阻力系数关系	Re–f 曲线、压降-流量图、报告模板
干燥实验	化工原理/干燥	处理干燥速率、含湿量与时间曲线，分析临界含湿点	干燥速率曲线、含湿量表、结论模板
精馏测试	化工原理/精馏测试	根据塔板数据计算理论塔板数与回流比	x-y 平衡图、塔板效率表
吸收实验	化工原理/吸收	干塔 & 湿塔流体力学	自动生成图像与输出标准化表格

所有模块均默认输出 results/ 目录，方便将曲线直接插入实验报告或 PPT。

生物化学自动化脚本

• 目录：生物化学/植物可溶性蛋白（考马斯亮蓝法）
• 主要脚本：main.py
• 工作流程：
  1. 导入标准曲线与样品吸光度 CSV；
  2. 自动拟合线性回归，输出斜率、截距、R²；
  3. 计算比色体系、原提取液的蛋白浓度及误差范围；
  4. 生成 protein_results.xlsx、标准曲线 PNG，并在终端给出摘要语句；
• 常用依赖：pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn。

常见问题

1. 脚本提示缺少依赖怎么办？ 进入虚拟环境后按各目录 README 安装所需库；如 README 未列出，可根据报错 pip install package-name。
2. 如何替换示例数据？ 保持表头一致即可；脚本会校验列名与单位，若不匹配将在终端提示。
3. 输出目录在哪里？ 绝大部分脚本会在当前目录创建 results/ 或 output/，也可通过命令行参数修改。

贡献方式

欢迎提交 PR 或 Issue，建议附上：

• 实验背景与痛点；
• 输入文件样例（去除敏感信息）；
• 期望输出（图表/表格/报告）。

这样便于在现有结构下快速补充新的实验脚本。