解释: table=wb.sheet_by_name(ii) #定位每个指标位置 for i in range(table.ncols):

时间: 2024-05-17 10:19:41 浏览: 17
这段代码的作用是读取 Excel 文件中指定名称的工作表数据,并遍历该工作表的每一列,以便定位每个指标所在的位置。 具体操作如下: 1. `table=wb.sheet_by_name(ii)` 这行代码是通过指定名称 `ii` 获取 Excel 文件中的工作表数据,并将其存储在 `table` 变量中。 2. `for i in range(table.ncols):` 这行代码是对工作表中的每一列进行遍历。`table.ncols` 是获取工作表的列数,`range` 是创建一个范围对象,用于遍历该范围内的所有整数。 遍历后,可以获取每个指标在工作表中所在的位置,以便后续处理指标数据。
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帮我看一下怎么打印这个方法返回的列表值 import xlrd "打开文件" def open_excel(): testcases=[] wb = xlrd.open_workbook('G:\\接口测试框架\\testpytest\data\\接口测试用例.xls') """ print('sheet的名称:', sheet.name) print('sheet的总行数:', sheet.nrows) print('sheet的总列数:', sheet.ncols) print('接口文档地址:', sheet.row_values(1)[0]) print('API地址:', sheet.row_values(2)) print('用例标题: ',sheet.row_values(3) ) """ sheet = wb.sheet_by_name('论坛接口') rownum = int(sheet.nrows) #print('接口测试用例:',sheet.cell_value()) for i in range(1,rownum): hh=dict(zip(sheet.row_values(0),sheet.row_values(i))) return testcases.append(hh) if __name__ =='__main__': open_excel() print()

在这个代码中,你定义了一个名为 `open_excel` 的方法,这个方法会打开一个 Excel 文件,然后读取名为 `论坛接口` 的工作表中的数据,并将每一行的数据转换为字典格式,最后将字典添加到一个名为 `testcases` 的列表中。但是,你的代码有一个小问题,就是在 `return` 语句中,你应该先将字典添加到列表中,然后再返回列表。下面是修改后的代码: ```python import xlrd def open_excel(): testcases = [] wb = xlrd.open_workbook('G:\\接口测试框架\\testpytest\data\\接口测试用例.xls') sheet = wb.sheet_by_name('论坛接口') rownum = int(sheet.nrows) for i in range(1, rownum): hh = dict(zip(sheet.row_values(0), sheet.row_values(i))) testcases.append(hh) return testcases if __name__ == '__main__': testcases = open_excel() print(testcases) ``` 你可以直接调用 `open_excel` 函数,并将返回的 `testcases` 列表打印出来。

解释一下import xlrd data=xIrd.open_workbook (filename) data.sheet_names() table=data.sheets()[0] nrows=table.nrows ncols=table.ncols table.row_values (-1) table.col_values (0) for i in range (table.nrows): print (table.row_values (i))

这段 Python 代码用于打开并读取 Excel 文件中的数据,并将其存储在变量 `data` 和 `table` 中。其中,`xlrd` 是一个 Python 库,用于读取 Excel 文件的内容。 首先,使用 `open_workbook` 方法打开名为 `filename` 的 Excel 文件,并将其存储在 `data` 中。然后,使用 `sheet_names()` 方法获取 Excel 文件中所有工作表的名称,并使用 `sheets()` 方法获取第一个工作表的内容,并将其存储在 `table` 中。 接下来,使用 `nrows` 和 `ncols` 属性获取表格的行数和列数,并使用 `row_values(-1)` 和 `col_values(0)` 方法获取表格中最后一行和第一列的值。 最后,使用 `range(table.nrows)` 方法循环遍历表格的每一行,并使用 `row_values(i)` 方法获取每一行的值,并使用 `print` 函数打印出来。

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import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后,看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名,特征得分越低(1最好),表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

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