用python画出excel表格最后30行的第五列到第四十四列每一列“随着行数递增”信息熵值的变化曲线，以及这些曲线的平均值加三倍标准差的曲线

首先，需要使用Python的pandas和matplotlib库，以及一个计算信息熵的函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import entropy

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取最后30行和第五列到第四十四列的数据
data = df.iloc[-30:, 4:44]

# 计算信息熵
entropies = []
for i in range(data.shape[1]):
    entropies.append(entropy(data.iloc[:, i]))

# 绘制每列的信息熵变化曲线
plt.figure(figsize=(12, 6))
for i in range(data.shape[1]):
    plt.plot(entropies[i], label='Column {}'.format(i+1))
plt.legend()
plt.xlabel('Row')
plt.ylabel('Entropy')
plt.title('Entropy Change with Rows')

# 计算平均值和标准差
mean = np.mean(entropies)
std = np.std(entropies)

# 绘制平均值加三倍标准差的曲线
plt.plot([mean+3*std]*len(entropies), '--', label='Mean+3*STD')

plt.show()

注意，以上代码中的`data.xlsx`是一个示例Excel文件名，需要替换为实际文件名。同时，需要自己实现一个计算信息熵的函数，例如：

def entropy(x):
    counts = np.bincount(x)
    probs = counts / len(x)
    return -np.sum(p * np.log2(p) for p in probs if p > 0)

此函数接受一个一维数组，返回该数组的信息熵。在实际使用中，需要根据具体数据的类型和分布进行适当修改。