有時候需大批量計算軸壓穩定系數，若采用查表的方式則嚴重影響工作效率，且附表未給出長細比過大時的穩定系數；若僅采用公式計算，則需要進行一定量的復核，防止公式輸入錯誤。為便于數據操作及進行復核對比，特編寫python腳本對弱硬化鋁合金軸心受力構件的穩定系數進行計算。腳本共采用兩種計算方法，一是根據附表進行插值計算，二是根據理論公式進行計算。兩種之間可以方便地對比，以驗證穩定系數計算的準確性，且可改寫腳本以適用于其他穩定系數的計算。

以下為腳本：

# -*- coding: utf-8 -*-
#############腳本用于計算弱硬化鋁合金穩定系數#############################
################可進行修改，以適用于其他材料##############################
######################本腳本為羽落之聲編寫################################
#注：代碼糅合了多個代碼，故引入多個包，可刪減
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import xlrd
import xlwt

#獲取換算長細比
#讀取excel表格
wb = xlrd.open_workbook('data1.xlsx')
sheet = wb.sheet_by_name('Sheet1')
lamda = []
#寫入數組lamda
for a in range(sheet.nrows):
 cells = sheet.row_values(a)  #每行數據賦值給cells
 a = cells[0]                 #因為表內可能存在多列數據，0代表第一列數據，1代表第二列，以此類推
 lamda.append(a)              #把每次循環讀取的數據插入到list

#讀取規范數據，以便放入數組
wb1 = xlrd.open_workbook('data2.xlsx')
sheet1 = wb1.sheet_by_name('Sheet1')

#寫入數組fa
rows = sheet1.nrows                        # 獲得行數
cols = sheet1.ncols                        # 獲得列數
fa = [[] for i in range(rows-1)] # 定義了一個二維列表，行數等于sheet的行數
for i in range(1,rows):                      # 去掉表頭，從第二行開始讀
 fa[i-1] = sheet1.row_values(i)[1:cols]     # 給二維列表賦值

lamda1 = []
#寫入數組lamda1，規范豎向數值，用于判斷計算值位置
for a in range(1,sheet1.nrows):
 cells = sheet1.row_values(a)  #每行數據賦值給cells
 a = cells[0]                 #因為表內可能存在多列數據，0代表第一列數據，1代表第二列，以此類推
 lamda1.append(a)              #把每次循環讀取的數據插入到list

lamda2 = []
#寫入數組lamda1，規范豎向數值，用于判斷計算值位置
for a in range(1,sheet1.ncols):
 cells = sheet1.col_values(a)  #每行數據賦值給cells
 a = cells[0]                 #因為表內可能存在多列數據，0代表第一列數據，1代表第二列，以此類推
 lamda2.append(a)              #把每次循環讀取的數據插入到list

完整代碼見收費部分。