excel存成数组np

要将Excel文件中的数据存储为NumPy数组，可以使用Python中的pandas和NumPy模块。以下是一些示例代码：

首先，需要安装pandas和NumPy模块。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas numpy

然后可以使用以下代码读取Excel文件并将其存储为NumPy数组：

import pandas as pd 
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 将数据存储为NumPy数组
data = np.array(df)

此代码将Excel文件读取到pandas的DataFrame对象中，然后使用NumPy的array函数将其转换为NumPy数组。最后，可以使用数组进行进一步的数据处理和分析。

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excel存成数组xlrd

要将Excel文件中的数据存储为Python中的数组，可以使用Python中的xlrd模块。以下是一些示例代码：

首先，需要安装xlrd模块。可以使用以下命令进行安装：

pip install xlrd

然后可以使用以下代码读取Excel文件并将其存储为数组：

import xlrd

# 读取Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('filename.xlsx')
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 将数据存储为数组
data = []
for row_index in range(worksheet.nrows):
    row_data = []
    for col_index in range(worksheet.ncols):
        cell_value = worksheet.cell_value(row_index, col_index)
        row_data.append(cell_value)
    data.append(row_data)

此代码将Excel文件读取到xlrd的Workbook和Sheet对象中，然后使用Sheet对象的cell_value方法将单元格数据存储到Python的列表中。最后，可以使用列表进行进一步的数据处理和分析。如果需要将数据存储为一维数组，可以使用以下代码：

import xlrd
import numpy as np

# 读取Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('filename.xlsx')
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 将数据存储为一维数组
data = []
for row_index in range(worksheet.nrows):
    for col_index in range(worksheet.ncols):
        cell_value = worksheet.cell_value(row_index, col_index)
        data.append(cell_value)
data = np.array(data)

此代码将Excel文件读取到xlrd的Workbook和Sheet对象中，然后使用Sheet对象的cell_value方法将单元格数据存储到Python的列表中。最后，使用NumPy的array函数将列表转换为NumPy数组。

如何将数据设置成数组

在Python中，你可以使用内置的`numpy`库来创建和管理数组。以下是几个常见的步骤：

1. **导入numpy**：
首先，确保已经安装了numpy库，如果没有，可以使用pip安装：

   import numpy as np

2. **创建一维数组**：
如果你有一个列表或其他序列，可以直接将其转换为numpy数组：

   data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
   array_1d = np.array(data_list)

3. **创建二维数组**：
可以通过嵌套列表或使用`np.zeros`、`np.ones`等函数指定形状：

   # 由列表构成的二维数组
   array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
   
   # 或者指定形状填充0
   shape = (3, 2)
   array_2d_shape = np.zeros(shape)

4. **创建空数组**：
如果不确定初始数据，可以用`np.empty`或`np.full`生成空数组，后续再赋值：

   empty_array = np.empty((5, 5))
   filled_array = np.full((3, 3), 99)  # 全部填满数字99

5. **从其他数据源获取数组**：
Numpy还支持读取CSV、Excel、文本文件等数据，例如：

   data_from_file = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')  # 读取逗号分隔的文本文件

创建数组后，你可以利用numpy的各种功能进行操作，如数学运算、索引和切片等。