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

以下是实现上述需求的 Python 代码，需要安装 pandas 和 numpy 库：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取 Excel 文件，获取 x、y、高度、风速和风向数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

x = df['x'].values
y = df['y'].values
height = df['height'].values
wind_speed = df['wind_speed'].values
wind_direction = df['wind_direction'].values

# 给每个坐标点赋予初始状态 0
status = np.zeros(len(x))

# 计算蔓延因子
spread_factor = 0.1 * wind_speed * np.sin((wind_direction - 180) * np.pi / 180) * height

# 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
initial_point = (10, 10)  # 假设初始起火点为 (10, 10)
initial_speed = 5  # 假设初始速度为 5
time_step = 5  # 时间步长为 5 分钟

for i in range(len(x)):
    distance = np.sqrt((x[i] - initial_point[0])**2 + (y[i] - initial_point[1])**2)
    if distance == 0:
        status[i] = 1
    else:
        direction = np.arctan2(y[i] - initial_point[1], x[i] - initial_point[0]) * 180 / np.pi
        if direction < 0:
            direction += 360
        if direction > 360:
            direction -= 360
        index = int(direction // 45)
        speed = initial_speed * spread_factor[i][index] * time_step
        if distance <= speed:
            status[i] = 1

# 输出新的蔓延范围
result = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y, 'status': status})
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

其中，`data.xlsx` 是包含 x、y、高度、风速和风向数据的 Excel 文件，`result.xlsx` 是输出的新的蔓延范围的 Excel 文件。可以根据实际情况修改代码中的参数和文件名。