exportData(data, name) { let allData; let columnWidths = []; const workbook = XLSX.utils.book_new(); allData = data; const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(allData); for (let i = 0; i < Object.keys(data).length; i++) { columnWidths.push({ wch: 20 }) } worksheet['!cols'] = columnWidths; // 设置字体和字号 const cellStyle = { font: { name: "微软雅黑", sz: 11 } }; const range = XLSX.utils.decode_range(worksheet['!ref']); for (let R = range.s.r; R <= range.e.r; ++R) { for (let C = range.s.c; C <= range.e.c; ++C) { const cellAddress = { c: C, r: R }; const cellRef = XLSX.utils.encode_cell(cellAddress); worksheet[cellRef].s = cellStyle; } } XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, name); const currentDate = new Date(); const year = currentDate.getFullYear(); const month = ('0' + (currentDate.getMonth() + 1)).slice(-2); const day = ('0' + currentDate.getDate()).slice(-2); const hours = ('0' + currentDate.getHours()).slice(-2); const minutes = ('0' + currentDate.getMinutes()).slice(-2); const seconds = ('0' + currentDate.getSeconds()).slice(-2); const currentTime = `${year}-${month}-${day} ${hours}:${minutes}:${seconds}`; const filename = name + '_' + currentTime + '.xlsx'; XLSX.writeFile(workbook, filename); }该代码导出的xlsx文件中的文字是宋体，为什么不是微软雅黑

可能是因为在导出xlsx文件时，没有正确设置字体样式。在代码中，有一个名为`cellStyle`的变量用于设置字体和字号，但没有设置字体名称。为了将文字设置为微软雅黑字体，可以将`cellStyle`对象中的`font`属性修改为以下内容：

const cellStyle = {
    font: { name: "微软雅黑", sz: 11, rFont: "微软雅黑" }
};

通过添加`rFont: "微软雅黑"`，将会将文字设置为微软雅黑字体。然后，将修改后的`cellStyle`应用到单元格中，代码如下：

worksheet[cellRef].s = cellStyle;

这样，导出的xlsx文件中的文字应该会显示为微软雅黑字体了。

相关问题

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化，其中包括：

1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。

2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。

3. 对数据中的 'gender' 和 'smoking_history' 列进行独热编码。

4. 计算数据中各列之间的相关性，绘制相关性矩阵热图。

5. 计算数据中各列与目标变量 'diabetes' 之间的相关性，并绘制相关性热图。

整个代码片段的作用是为了帮助数据分析人员更好地理解数据中各列之间的关系，以及各列与目标变量之间的相关性。

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=nw, # Shuffle=True unless rectangular training is used shuffle=not opt.rect, pin_memory=True, # 将数据加载到主机内存中的固定位置 collate_fn=train_dataset.collate_fn)的输出都有哪些数？

`train_dataloader` 是一个 `torch.utils.data.DataLoader` 对象，用于将训练数据集分成多个批次进行训练。在每个迭代周期中，`train_dataloader` 加载一个批次的训练数据，并将其转换为 `torch.Tensor` 类型的张量，以供模型进行训练。

具体来说，`train_dataloader` 加载的每个批次数据包含以下五个元素：

1. 图像数据的张量，形状为 `(batch_size, channels, height, width)`，其中 `batch_size` 表示批次大小，`channels` 表示图像通道数，`height` 和 `width` 分别表示图像的高度和宽度。
2. 目标标注数据的张量，形状为 `(batch_size, num_targets, 5)`，其中 `batch_size` 表示批次大小，`num_targets` 表示每张图像中目标的个数，`5` 表示每个目标的标注信息（包括类别标签、中心点坐标和宽高）。
3. 图像文件的路径列表，形状为 `(batch_size,)`，其中每个元素是一个字符串，表示对应图像文件的路径。
4. 图像的宽度列表，形状为 `(batch_size,)`，其中每个元素是一个整数，表示对应图像的宽度。
5. 图像的高度列表，形状为 `(batch_size,)`，其中每个元素是一个整数，表示对应图像的高度。

需要注意的是，这些元素的数量和形状都与 `batch_size` 相关，即每个批次中的样本数量。因此，`train_dataloader` 的输出是一个元组，其中包含了所有批次数据的迭代器。在代码中，可以使用 `for` 循环遍历这个迭代器，逐个访问每个批次的数据，例如：

for i, (images, targets, paths, widths, heights) in enumerate(train_dataloader):
    # ...

在上述代码中，变量 `i` 表示当前迭代的批次号，而变量 `images`、`targets`、`paths`、`widths` 和 `heights` 则分别是当前批次的图像数据、目标标注数据、图像文件路径、图像宽度和图像高度，可以在模型训练中使用这些数据。