制造过程DSM分析及Python数组测试与索引技术问询

我来帮你搞定这个DSM分析里的数组处理和测试任务，直接上可运行的Python代码和详细解释：

1. 基础数组定义与元素映射 #

首先我们需要把题目里的列和数组（SOC）、行和数组（SOR）转换成Python可操作的数组，然后将每个索引位置的SOC和SOR值配对，对应到A-F这六个元素上。这里提供两种实现方式：

方式一：使用numpy数组（匹配题目中的array类型） #

import numpy as np

# 定义题目中的列和、行和数组
SOC = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 4])
SOR = np.array([6, 2, 3, 1, 2, 1])

# 元素名称列表，对应索引0到5的A-F
element_names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']

# 将名称与对应的(SOC, SOR)元组关联，方便后续访问
element_map = {name: (SOC[idx], SOR[idx]) for idx, name in enumerate(element_names)}

方式二：使用普通列表（无需numpy依赖） #

如果不需要numpy，直接用Python内置列表也能完成需求：

# 定义列和、行和列表
SOC = [1, 2, 2, 3, 3, 4]
SOR = [6, 2, 3, 1, 2, 1]

element_names = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
element_map = {name: (SOC[idx], SOR[idx]) for idx, name in enumerate(element_names)}

2. 数组测试与名称打印操作 #

接下来我们可以验证映射结果，打印每个元素的名称和对应值，同时做简单的合法性检查：

# 打印所有元素的对应关系
print("DSM元素依赖关系对应结果：")
for name, value_pair in element_map.items():
    print(f"{name} = {value_pair}")

# 单独测试指定元素（比如测试A和E）
print("\n单独元素测试示例：")
print(f"A的SOC与SOR值：{element_map['A']}")
print(f"E的SOC与SOR值：{element_map['E']}")

# 验证数组长度一致性（避免索引越界错误）
if len(SOC) == len(SOR) == len(element_names):
    print("\n✅ 数组长度验证通过，所有元素均正确映射！")
else:
    print("\n⚠️ 警告：SOC、SOR或元素名称列表长度不匹配，请检查输入！")

代码运行结果示例 #

执行上述代码后，你会看到类似这样的输出：

DSM元素依赖关系对应结果：
A = (1, 6)
B = (2, 2)
C = (2, 3)
D = (3, 1)
E = (3, 2)
F = (4, 1)

单独元素测试示例：
A的SOC与SOR值：(1, 6)
E的SOC与SOR值：(3, 2)

✅ 数组长度验证通过，所有元素均正确映射！

这样你就完成了DSM分析中元素依赖关系的数组映射、测试和打印任务，后续如果需要扩展DSM的矩阵运算，也可以基于这个基础结构继续开发~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chic9009