读取Excel 文件“week2vest1.xsx”中的数据，并分别按行、按列计算平均值，并将计算得到的平均值写入文件“week2vest1.tx”中。

好的，我可以回答这个问题。您需要使用Python中的pandas库来读取Excel文件并计算平均值，然后将结果写入文本文件中。以下是可能的代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel("week2vest1.xsx")

# 计算每行的平均值
row_means = df.mean(axis=1)

# 计算每列的平均值
col_means = df.mean(axis=0)

# 将计算得到的平均值写入文本文件中
with open("week2vest1.tx", "w") as f:
    f.write("按行计算的平均值：\n")
    f.write(row_means.to_string(index=False))
    f.write("\n\n按列计算的平均值：\n")
    f.write(col_means.to_string(index=False))

这个代码会在当前目录下创建一个名为“week2vest1.tx”的文本文件，其中包含按行计算的平均值和按列计算的平均值。

相关问题

excel预览前端报错XLSX.read Cannot read properties of undefined (reading 'read')

根据您提供的引用内容，报错"Cannot read properties of undefined (reading 'read')"是由于在使用XLSX.read方法时出现了错误。这个错误可能是由于在导入XLSX库时的语法问题导致的。您可以尝试解决这个问题的方法是将语法`import XLSX from 'xlsx'`改为`import * as XLSX from 'xlsx'`。这样可以正确导入XLSX库并解决报错问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [在使用xlsx.js导入文件报错Error: Cannot read properties of undefined (reading ‘read‘) at FileReader...](https://blog.csdn.net/weixin_47979372/article/details/123984292)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [xlsx报错：Cannot read properties of undefined (reading ‘utils‘)解决方法（人力资源管理项目excel表格...](https://blog.csdn.net/Vest_er/article/details/128044692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

现在火热的自动驾驶技术就是基于 Canny 边缘检测的传统车道检测算法。 下面使用 Canny 边缘检测算法对因像“vest imagc2jpg”’ 的车道进行检测，请编程实现。车道检测效果图如图2所示。

Canny边缘检测是一种广泛应用在图像处理领域的经典算法，用于寻找图像中强边缘。它分为以下几个步骤：

1. **高斯滤波**：先对原始图像应用低通滤波器（通常是高斯滤波），去除噪声并平滑图像。

2. **计算梯度**：然后通过计算图像像素值的一阶导数（水平和垂直方向）来获取边缘信息。

3. **非极大值抑制**：消除由于噪声导致的小强度边缘点，只保留每个像素附近强度最高的点。

4. **双阈值处理**：设置两个阈值，高于高阈值的边缘被认为是强边缘，介于两个阈值之间的被认为是弱边缘，低于低阈值的边缘则被忽略。

5. **边缘连接**：最后将附近的弱边缘链接成连续的边缘段，形成最终的车道线。

对于`vest image.jpg`这样的图片车道检测，你需要使用OpenCV库（Python版本可以使用cv2模块）来实现这个过程。下面是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('vest image.jpg', 0)  # 0表示灰度图像

# 高斯滤波
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 计算Canny边缘
edges = cv2.Canny(blurred_image, low_threshold=50, high_threshold=150)

# 轮廓检测（这一步通常是为了进一步分析边缘形状，但不是车道线检测的必需）
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 可能还需要对轮廓进行分析，比如找到最大的轮廓，这可能是车道区域
largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
approximated_contour = cv2.approxPolyDP(largest_contour, 0.01*cv2.arcLength(largest_contour, True), True)
lane_lines = approximated_contour if len(approximated_contour) == 2 else None  # 假设车道是一条直线

# 显示结果
cv2.imshow("Lane Detection", edges)
if lane_lines is not None:
    for line in lane_lines:
        cv2.line(image, tuple(line[0]), tuple(line[1]), (0, 255, 0), 2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个基本的示例，实际的车道检测会更复杂，可能需要结合霍夫变换、模板匹配等其他技术，并进行多次迭代优化。