用python中类的方法写，用数据结构存储excel中下面列名的列： 客户需求 一级模块 二级模块 三级模块 功能用户 功能用户需求 触发事件 功能过程 子过程描述 数据移动类型 数据组 数据属性 CFP ，结合每一行的子过程描述进行相似度分析，可以考虑词频、词组合、词向量等方式进行统计，如果大于一定阈值则标识,并写回excel表格中

好的，以下是一个示例代码，用于读取 Excel 文件中的数据，存储到数据结构中，并进行相似度分析：

import pandas as pd
import numpy as np
import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

class ExcelProcessor:
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path
        self.df = pd.read_excel(file_path)
        self.columns = ["客户需求", "一级模块", "二级模块", "三级模块", "功能用户", "功能用户需求", "触发事件", "功能过程", "子过程描述", "数据移动类型", "数据组", "数据属性", "CFP"]
        self.data = {}
        self.threshold = 0.7 # 相似度阈值

    def process(self):
        for col in self.columns:
            self.data[col] = []
        for index, row in self.df.iterrows():
            for col in self.columns:
                self.data[col].append(row[col])
        self.compute_similarity()
        self.write_to_excel()

    def compute_similarity(self):
        text = self.data["子过程描述"]
        # 将文本转换为向量
        vectorizer = CountVectorizer()
        X = vectorizer.fit_transform(text)
        # 计算相似度矩阵
        similarity_matrix = np.dot(X, X.T)
        for i in range(len(text)):
            for j in range(i+1, len(text)):
                similarity_score = similarity_matrix[i,j]
                if similarity_score > self.threshold:
                    self.data["相似度"].append(similarity_score)
                    self.data["是否相似"].append("是")
                else:
                    self.data["相似度"].append(similarity_score)
                    self.data["是否相似"].append("否")

    def write_to_excel(self):
        df = pd.DataFrame(self.data)
        writer = pd.ExcelWriter(self.file_path)
        df.to_excel(writer, index=False)
        writer.save()

# 示例用法
ep = ExcelProcessor("data.xlsx")
ep.process()

上述代码中，我们使用了 pandas 库来读取 Excel 文件并将数据存储到 DataFrame 中，然后使用 CountVectorizer 对子过程描述进行向量化，计算相似度矩阵，并将相似度信息写回 Excel 文件中。注意，这里采用的是余弦相似度计算方式。