python中，现在有20个excel表，每个excel表有40481行，一列，每一个excel对应着一个三维输入，也就是说每个三维输入对应着一个40481行，一列的excel表格，一共有20个不同的三维输入，怎么把上述对应关系转化为一个（40481，3，20）的数组？

要将上述对应关系转化为一个（40481，3，20）的数组，你可以使用 pandas 和 numpy 库来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import glob

# 创建一个空的 numpy 数组
combined_array = np.zeros((40481, 3, 20))

# 获取文件夹中所有的文件路径
file_paths = glob.glob("/path/to/folder/*.xlsx")  # 将 "/path/to/folder/" 替换为你的文件夹路径

# 循环遍历每个文件路径
for i, file_path in enumerate(file_paths):
    # 读取当前文件的数据
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 将当前文件的数据转化为 numpy 数组
    array = df.iloc[:, 0].values.reshape((40481, 1))
    
    # 将当前数组的数据添加到合并的数组中
    combined_array[:, :, i] = array

# 打印合并后的数组形状
print(combined_array.shape)

上述代码假设每个 Excel 文件中只有一列数据，并且数据从第一行开始。如果实际情况不符合这些假设，请在代码中相应地进行修改。

请确保在运行代码之前，将 `/path/to/folder/` 替换为包含你要处理文件的文件夹路径。

上述代码将每个 Excel 文件读取为一个 numpy 数组，并将其放置在合并的数组中的相应位置。最终得到的 `combined_array` 是一个（40481，3，20）的数组，其中每个维度对应着 40481 行，3 列和 20 个不同的三维输入。你可以根据需要对 `combined_array` 进行进一步的处理和分析。