将python矩阵存为xlsx

将Python矩阵存为xlsx格式可以使用openpyxl库来实现。openpyxl是一个基于Python的库，可以操作Excel格式的文件。

首先，我们需要安装openpyxl库，可以通过以下命令在命令行中进行安装：

pip install openpyxl

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先需要导入openpyxl库：

import openpyxl

然后创建一个Workbook对象，用于存储数据：

wb = openpyxl.Workbook()

可以通过active属性获取活动的表格对象，并将其命名为"Sheet1"：

sheet = wb.active
sheet.title = "Sheet1"

接下来，我们可以将Python矩阵中的数据逐行写入到表格中。假设我们要将一个3x3的矩阵写入表格，代码如下：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

for row in matrix:
    sheet.append(row)

最后，我们保存表格文件：

wb.save("matrix.xlsx")

以上就是将Python矩阵存为xlsx格式的简单示例代码。通过openpyxl库，我们可以灵活地操作Excel文件，实现数据的读写和处理。注意，使用openpyxl库保存数据时，表格文件的扩展名必须是".xlsx"。

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你可以使用 pandas 库来读取两个 xlsx 文件，然后使用 sklearn 库中的 confusion_matrix 函数计算混淆矩阵，最后将结果写入一个新的 xlsx 文件中。以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 读取两个 xlsx 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 提取真实标签和预测标签
y_true = df1['label'].values
y_pred = df2['label'].values

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 将结果写入新的 xlsx 文件
df_cm = pd.DataFrame(cm)
df_cm.to_excel('confusion_matrix.xlsx', index=False)

注意，以上代码仅为示例，具体实现可能需要根据你的数据格式进行调整。

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