用python写一段程序，需求1：读取excel中的x与y轴坐标值以及对应的高度。需求2：赋予每个坐标点3种状态，初始状态为0 需求3：读取excel表格中的风速风向数据，根据给定的计算公式计算蔓延因子 需求4：给定初始起火点，即状态从0到1，给定初始速度，乘以蔓延因子得到八个方向上的蔓延速度，乘以时间步长5分钟，得到新的蔓延范围。蔓延时间为1800分钟

以下是一个基本的实现，其中需要注意读取Excel文件需要使用第三方库openpyxl，需要先使用pip安装。

import openpyxl
import math

# 读取Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
ws = wb.active

# 读取x、y、高度以及风速风向数据
data = []
for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=4, values_only=True):
    x, y, height, wind = row
    data.append((x, y, height, wind))

# 计算蔓延因子
def calculate_spread_factor(wind):
    # 根据给定的计算公式计算蔓延因子
    return math.sqrt(wind)

# 初始化状态为0
status = [0] * len(data)

# 给每个坐标点3种状态
def set_status(idx, value):
    # 如果状态已经为1，则不进行任何修改
    if status[idx] == 1:
        return
    # 如果状态为0，则更新为给定的值
    if status[idx] == 0:
        status[idx] = value
    # 如果状态为2，则需要判断是否需要更新为给定的值
    if status[idx] == 2:
        if value == 1:
            status[idx] = 1

# 给定初始起火点，即状态从0到1
set_status(0, 1)

# 给定初始速度
speed = 10

# 计算蔓延速度
def calculate_spread_speed(idx, spread_factor):
    x, y, height, wind = data[idx]
    # 计算蔓延速度
    spread_speed = speed * spread_factor
    return spread_speed

# 计算新的蔓延范围
def calculate_spread_range(idx, spread_speed, time_step):
    x, y, height, wind = data[idx]
    # 计算新的蔓延范围
    new_x = x + spread_speed * math.cos(math.radians(wind)) * time_step
    new_y = y + spread_speed * math.sin(math.radians(wind)) * time_step
    return new_x, new_y

# 蔓延时间为1800分钟，每5分钟更新一次
for i in range(1, 181):
    for j in range(len(data)):
        # 如果当前状态为1，则更新周围坐标点的状态
        if status[j] == 1:
            # 计算蔓延因子
            spread_factor = calculate_spread_factor(data[j][3])
            # 计算8个方向上的蔓延速度
            spread_speeds = [calculate_spread_speed(j-31, spread_factor),
                             calculate_spread_speed(j-30, spread_factor),
                             calculate_spread_speed(j-29, spread_factor),
                             calculate_spread_speed(j-1, spread_factor),
                             calculate_spread_speed(j+1, spread_factor),
                             calculate_spread_speed(j+29, spread_factor),
                             calculate_spread_speed(j+30, spread_factor),
                             calculate_spread_speed(j+31, spread_factor)]
            # 更新周围坐标点的状态
            for k in range(8):
                new_x, new_y = calculate_spread_range(j, spread_speeds[k], 5)
                if new_x >=0 and new_x <= 100 and new_y >=0 and new_y <= 100:
                    idx = int(new_y) * 100 + int(new_x)
                    set_status(idx, 2)
        # 将状态为2的点更新为1
        elif status[j] == 2:
            set_status(j, 1)

# 输出结果
for i in range(len(data)):
    print(f"坐标({data[i][0]}, {data[i][1]})的状态为{status[i]}")

需要注意的是，上述实现中并没有完全按照需求3进行计算蔓延因子，实际应用中需要根据具体情况进行调整。