#!/bin/env python import numpy as np import pandas as pd import openpyxl from openpyxl.styles import numbers df_csv = pd.read_csv(r'Permance_a.csv',index_col=0,encoding='utf-8') df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 源表格和目标表格的文件名 source_file = u'Permance_a.xlsx' target_file = u'Permance2.xlsx' # 要复制的单元格位置 source_start_row = 2 # 开始行 source_start_col = 5 # 开始列 source_end_row = 11 # 结束行 source_end_col = 8 # 结束列 # 要覆盖的单元格位置 target_start_row = 7 # 开始行 target_start_col = 3 # 开始列 target_end_row = 16 # 结束行 target_end_col = 6 # 结束列 # 打开两个工作簿 wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) ws2 = wb2.active # 将源表格的数据覆盖到目标表格中 for i in range(source_start_row, source_end_row + 1): for j in range(source_start_col, source_end_col + 1): cell1 = ws1.cell(row=i, column=j) cell2 = ws2.cell(row=i + target_start_row - source_start_row, column=j + target_start_col - source_start_col) cell2.value = cell1.value # 保存目标表格 wb2.save(target_file) 将以上代码生成的目标表格中单元格右上角绿色标删除，并输出代码

以下是删除单元格右上角绿色标的代码：

from openpyxl.comments import Comment

# 打开目标表格
wb = openpyxl.load_workbook(target_file)
ws = wb.active

# 遍历要删除标记的单元格
for i in range(target_start_row, target_end_row + 1):
    for j in range(target_start_col, target_end_col + 1):
        cell = ws.cell(row=i, column=j)
        if cell.comment:
            # 删除该单元格的批注
            cell.comment = None

# 保存目标表格
wb.save(target_file)

执行完上述代码后，目标表格中的单元格右上角绿色标记将被删除。

相关问题

#!/usr/bin/env python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras import layers import os import numpy as np # train_dir = './Dataset/' # validation_dir = './validation/' # num_class

抱歉，我不太明白你的问题是什么。这段代码是一个使用 TensorFlow 和 Keras 搭建图像分类模型的示例代码。其中，使用 ImageDataGenerator 对图像进行数据增强，创建了一个包含多个卷积层和全连接层的神经网络模型，并对模型进行编译和训练。 num_class 可能是指分类的类别数。如果你有任何具体的问题，可以详细说明，我会尽力回答。

#!/usr/bin/env python

#!/usr/bin/env python是一个用于指定Python解释器路径的特殊注释行。它告诉操作系统在运行该脚本时使用哪个Python解释器。

具体来说，#!/usr/bin/env python告诉操作系统使用env命令来查找Python解释器，并使用找到的解释器来执行该脚本。这样做的好处是可以避免在不同系统上使用不同的Python解释器路径。

如果你在Linux或Mac系统上运行这个脚本，那么#!/usr/bin/env python会告诉系统使用env命令来查找Python解释器，并执行找到的解释器。而在Windows系统上，这个注释行会被忽略，因为Windows不使用这种方式来指定解释器路径。