用numpy怎么调用excel的两列数据

### 回答1：
使用numpy调用Excel的两列数据，可以通过以下步骤实现：

首先，需要先安装pandas库，因为pandas依赖于numpy。可以使用以下命令安装pandas：

pip install pandas

然后，导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，将Excel文件路径作为参数传入该函数：

df = pd.read_excel('文件路径.xls')

上述代码将Excel文件中的所有数据读取为一个DataFrame对象df。

接下来，假设我们要使用前两列的数据，可以使用以下代码将这两列数据提取出来：

col1 = df.iloc[:, 0].values
col2 = df.iloc[:, 1].values

上述代码中的df.iloc[:, 0]表示提取df的第一列数据，df.iloc[:, 1]表示提取df的第二列数据。values属性将提取的数据转换为numpy数组。

现在，col1和col2分别存储了Excel文件中的第一列和第二列数据，可以随时在numpy中使用这些数据了。

### 回答2：
要使用numpy调用Excel的两列数据，首先需要安装numpy和pandas库。接下来，按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 使用pandas的read_excel方法读取Excel文件：

df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')

在上述代码中，可以指定Excel文件的路径、文件名和要读取的工作表名。读取后，数据将保存在DataFrame对象df中。

3. 选择要使用的两列数据：

column1 = df['列名1']
column2 = df['列名2']

在上述代码中，将列名1对应的数据存储在column1中，将列名2对应的数据存储在column2中。

4. 将列数据转换为numpy数组：

array1 = np.array(column1)
array2 = np.array(column2)

使用numpy的array方法，将选定的列数据转换为numpy数组，分别存储在array1和array2中。

至此，使用numpy调用Excel的两列数据的过程就完成了。现在，你可以使用这两个numpy数组进行进一步的数据处理和分析。

### 回答3：
要使用numpy来调用excel的两列数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要安装并导入pandas和numpy库。可以使用以下命令安装库：
`pip install pandas numpy`

2. 使用pandas的read_excel()函数读取excel文件。假设文件名为"excel_file.xlsx"，可以使用以下代码读取该文件：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_excel('excel_file.xlsx')

3. 接下来，使用numpy的array()函数将两列数据转化为numpy数组。假设要获取的两列数据分别为"列1"和"列2"，可以使用以下代码获取numpy数组：

   import numpy as np
   
   column1 = np.array(df['列1'])
   column2 = np.array(df['列2'])

4. 现在，你可以使用numpy数组进行进一步的操作或分析了。例如，可以计算两列数据的和、平均值等：

   sum_data = np.sum(column1) + np.sum(column2)
   average_data = (np.mean(column1) + np.mean(column2)) / 2

这样，你就成功地使用numpy调用了excel的两列数据，并可以对这些数据进行各种操作和计算了。