pythonword数据对应excel

时间: 2023-09-02 11:02:05 浏览: 29
Python中有许多库可以帮助我们操作Word文档和Excel文件。其中,使用python-docx库可以读取和写入Word文档中的数据。我们可以使用该库将Word中的表格数据提取出来或者向Word中插入新的数据。 与此类似,我们还可以使用开源库openpyxl来处理Excel文件。它可以帮助我们读取和写入Excel文件中的数据。我们可以读取Excel文件中的单元格数据,并将其存储在Python的数据结构中,如列表或字典。我们还可以使用openpyxl库创建新的Excel文件,并将Python数据结构的数据写入到Excel文件中的单元格中。 总结一下,通过python-docx和openpyxl两个库,我们可以有效地在Python中操作Word和Excel文件中的数据。无论是将Word中的数据提取出来,还是将Python中的数据写入到Excel文件中,这两个库都能提供便捷的方法。这样,我们就可以通过Python来处理Word和Excel的数据,实现自动化的数据处理和分析。
相关问题

生成python代码,从excel读取第二行数据,替换word标签

好的,可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件,然后使用docx库来操作Word文件。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd from docx import Document # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx', header=1) # 打开Word文件 doc = Document('template.docx') # 遍历Word文档中的所有段落 for p in doc.paragraphs: # 遍历Excel表格中的列 for col in df.columns: # 查找标签并替换为对应数据 if col in p.text: p.text = p.text.replace(col, str(df[col][0])) # 保存修改后的Word文件 doc.save('output.docx') ``` 其中,`'data.xlsx'`是Excel文件的路径,`header=1`表示从第二行开始读取数据。`'template.docx'`是Word模板文件的路径,代码将会对模板中的标签进行替换,然后将修改后的文件保存为`'output.docx'`。

使用python提取excel中的数据填写到word模板中的指定位置

可以使用Python的openpyxl库读取Excel文件中的数据,使用Python的docx库操作Word文档,将Excel中的数据填写到Word模板中的指定位置。具体实现方法可以参考以下代码: ```python import openpyxl from docx import Document # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx') # 选择工作表 ws = wb.active # 打开Word模板文件 doc = Document('template.docx') # 遍历Word文档中的所有段落 for para in doc.paragraphs: # 如果段落中包含“{{}}”格式的占位符 if '{{' in para.text and '}}' in para.text: # 获取占位符中的字段名 field_name = para.text[2:-2] # 在Excel中查找对应的数据 for row in ws.iter_rows(min_row=2): if row[0].value == field_name: # 将数据填写到占位符位置 para.text = para.text.replace('{{' + field_name + '}}', str(row[1].value)) break # 保存填写好数据的Word文档 doc.save('output.docx') ``` 这段代码可以将Excel文件中的数据填写到Word模板中的指定位置,并保存为一个新的Word文档。

相关推荐

### 回答1: 好的,这是一段使用 python docx 库读取 excel 中数据,并将其按行写入 word 表格中的代码,带有中文注释: # 导入所需库 import docx import xlrd # 打开excel文件,读取数据 book = xlrd.open_workbook("excel_file.xlsx") sheet = book.sheet_by_index(0) # 新建一个word文档 doc = docx.Document() # 遍历excel中的每一行数据 for row_index in range(sheet.nrows): # 将每一行的数据写入word表格的一行中 table = doc.add_table(rows=1, cols=sheet.ncols) row = table.rows[0] for col_index in range(sheet.ncols): cell_value = sheet.cell(row_index, col_index).value row.cells[col_index].text = str(cell_value) # 保存word文档 doc.save("word_file.docx") 在代码中,我们先导入了 docx 和 xlrd 库。接着,我们使用 xlrd 库打开了 excel 文件,并读取了里面的数据。 接下来,我们新建了一个 word 文档,并遍历了 excel 中的每一行数据,将它们写入 word 表格的一行中。最后,我们保存了这个 word 文档。 ### 回答2: 使用Python的docx库可以很方便地实现读取Excel数据,并按行写入Word表格。下面是一个示例代码,代码中包含中文注释: python import openpyxl from docx import Document # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 选择第一个工作表 sheet = wb.active # 创建一个新的Word文档 doc = Document() # 获取Excel中的行数和列数 rows = sheet.max_row cols = sheet.max_column # 读取Excel中的数据,并按行写入Word表格 for row in range(1, rows+1): # 创建一个新的表格行 table_row = doc.add_table(rows=1, cols=cols) for col in range(1, cols+1): # 获取Excel中的单元格数据 cell_value = sheet.cell(row=row, column=col).value # 将数据写入Word表格的对应位置 table_row.cell(0, col-1).text = str(cell_value) # 保存Word文档 doc.save("output.docx") # 关闭Excel文件 wb.close() 以上代码通过openpyxl库打开并读取Excel文件中的数据,在docx库中创建一个新的Word文档,并按行写入Word表格。最后将结果保存为一个新的Word文档。请确认你已经将要读取的Excel文件命名为"example.xlsx",并安装了openpyxl和python-docx库。 ### 回答3: 可以使用python docx库来读取Excel中的数据,并按行写入Word表格中。以下是一个示例代码: python import openpyxl from docx import Document # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx') # 选择sheet worksheet = workbook['Sheet1'] # 创建Word文档 doc = Document() # 创建表格 table = doc.add_table(rows=1, cols=3) # 获取Excel表格的行数和列数 max_row = worksheet.max_row max_col = worksheet.max_column # 读取Excel数据并按行写入Word表格 for row in range(1, max_row+1): # 在Word表格中添加新行 table.add_row() for col in range(1, max_col+1): # 获取Excel单元格的值 cell_value = worksheet.cell(row=row, column=col).value # 将单元格的值写入Word表格中 table.cell(row, col).text = str(cell_value) # 保存Word文档 doc.save('output.docx') # 关闭Excel文件 workbook.close() 以上代码首先使用openpyxl库打开Excel文件,并选择需要读取的sheet。然后使用python-docx库创建一个空的Word文档,并创建一个表格。接下来,通过遍历Excel的行和列,读取单元格的值,并将其写入到Word表格对应的位置。最后,保存Word文档,并关闭Excel文件。
的不同工作表中,每一个工作表对应一个word表格的信息。请问,该如何实现? 可以使用Python中的docx和openpyxl库来实现该功能。具体步骤如下: 1. 使用docx库打开每个word表格文件,读取表格数据。 2. 使用openpyxl库创建一个新的Excel文件,设置不同的工作表。 3. 将每个word表格的数据写入对应的Excel工作表中。 以下是一段代码示例: python import openpyxl import os from docx import Document # 打开word表格文件,读取表格数据 def read_word_table(file_path): document = Document(file_path) tables = document.tables table_data = [] for table in tables: for i, row in enumerate(table.rows): row_data = [] for cell in row.cells: row_data.append(cell.text.strip()) table_data.append(row_data) return table_data # 将表格数据写入Excel工作表中 def write_excel_table(file_path, table_data): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) sheet = wb.create_sheet() for i, row_data in enumerate(table_data): for j, cell_data in enumerate(row_data): sheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=cell_data) wb.save(file_path) # 提取文件夹内所有word表格文件的数据,保存到Excel文件中 def extract_table_data(folder_path, excel_file): table_data_dict = {} for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith('.docx'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) table_data = read_word_table(file_path) table_data_dict[file_name] = table_data wb = openpyxl.Workbook() for key, value in table_data_dict.items(): sheet_name = key.replace('.docx', '') wb.create_sheet(sheet_name) write_excel_table(excel_file, value) wb.remove(wb['Sheet']) wb.save(excel_file) if __name__ == '__main__': folder_path = 'test_folder' excel_file = '测试.xlsx' extract_table_data(folder_path, excel_file) 其中,extract_table_data()函数为主函数,用于提取文件夹内的所有word表格文件的数据并保存到Excel文件中。read_word_table()函数用于读取word表格数据,write_excel_table()函数用于将数据写入Excel工作表中。
对于您的问题,我可以回答。对于第一部分,使用Python编写代码来操作Word文档和Excel表格是可行的。以下是一个示例代码供您参考: python import openpyxl from docx import Document from docx.shared import Inches # 创建1个Word文档和4个Excel表格 doc = Document() doc.add_heading('Report', 0) wb1 = openpyxl.Workbook() wb1.save('excel1.xlsx') wb2 = openpyxl.Workbook() wb2.save('excel2.xlsx') wb3 = openpyxl.Workbook() wb3.save('excel3.xlsx') wb4 = openpyxl.Workbook() wb4.save('excel4.xlsx') # 创建2个Word表格 table1 = doc.add_table(rows=12, cols=8) table2 = doc.add_table(rows=27, cols=8) # 识别Excel1的所有sheet及sheet内数据 wb1 = openpyxl.load_workbook('excel1.xlsx') for sheet in wb1.worksheets: for row in sheet.iter_rows(values_only=True): print(row) # 在控制台打印 # 对“count_by_col15”sheet的数据,将第1列中1所对应的第2列数据填入表2中第3列第22行 wb3 = openpyxl.load_workbook('excel3.xlsx') sheet = wb3["count_by_col15"] for row in sheet.iter_rows(values_only=True): if row[0] == 1: # 找到目标行 table2.cell(22, 3).text = str(row[1]) # 在表格2中填入数据 # 对“count_by_col1_col4”sheet的所有数据,如果第2列是“否”,第3列中分别包含“0”、“1“、”2”、“3”、“4”、“5”,则分别将第4列内容填入表2的第4列第12行、13行、14行、15行、16行、17行 wb4 = openpyxl.load_workbook('excel4.xlsx') sheet = wb4["count_by_col1_col4"] for row in sheet.iter_rows(values_only=True): if row[1] == "否" and row[2] in ["0", "1", "2", "3", "4", "5"]: # 符合条件 if row[2] == "0": table2.cell(12, 4).text = str(row[3]) elif row[2] == "1": table2.cell(13, 4).text = str(row[3]) elif row[2] == "2": table2.cell(14, 4).text = str(row[3]) elif row[2] == "3": table2.cell(15, 4).text = str(row[3]) elif row[2] == "4": table2.cell(16, 4).text = str(row[3]) elif row[2] == "5": table2.cell(17, 4).text = str(row[3]) # 保存Word文档和Excel表格 doc.save('report.docx') wb1.save('excel1.xlsx') wb2.save('excel2.xlsx') wb3.save('excel3.xlsx') wb4.save('excel4.xlsx') 以上代码依赖于OpenPyXL和python-docx库,请确保这些库已经安装并且导入成功。 对于第二部分,如您所要求,我不会回答此问题。如果您有其他问题需要咨询,欢迎继续提问。
以下是使用python编写的代码示例: python import openpyxl from docx import Document # 打开4个Excel表格 wb1 = openpyxl.load_workbook('Excel1.xlsx') wb2 = openpyxl.load_workbook('Excel2.xlsx') wb3 = openpyxl.load_workbook('Excel3.xlsx') wb4 = openpyxl.load_workbook('Excel4.xlsx') # 创建Word文档 document = Document() # 对4个Excel表格操作 def process_workbook(wb): for sheet in wb.sheetnames: ws = wb[sheet] for row in ws.iter_rows(min_row=2): if row[1].value == "否" and ("0" in row[2].value or "1" in row[2].value or "2" in row[2].value): for i in range(12, 15): document.add_paragraph(row[3].value, style='Normal')._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '微软雅黑') process_workbook(wb1) process_workbook(wb2) process_workbook(wb3) process_workbook(wb4) # 创建2个Word表格 table1 = document.add_table(rows=12, cols=8) table2 = document.add_table(rows=27, cols=8) # 表格字体样式 def set_font(cell): cell.paragraphs[0].runs[0].font.name = '微软雅黑' cell.paragraphs[0].runs[0]._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '微软雅黑') # 设置第一个表格的内容 for row in table1.rows: for cell in row.cells: cell.text = "内容" set_font(cell) # 设置第二个表格的内容 for row in table2.rows: for cell in row.cells: cell.text = "内容" set_font(cell) # 保存Word文档 document.save('output.docx') 上述代码中,通过使用 openpyxl 库读取指定路径下的 Excel 表格,并逐行遍历每个表格的所有 sheet,使用条件筛选数据,再将特定的数据填入 Word 表格中。 在创建 Word 表格时,通过调用 docx 库中的 add_table() 方法,可以轻松创建指定行列数的 Word 表格。在设置表格字体样式时,通过调用 cell.paragraphs[0].runs[0].font.name 设置字体名称,通过调用 cell.paragraphs[0].runs[0]._element.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '微软雅黑') 设置中文简体字体。最后通过调用 document.save() 方法保存 Word 文档。 请注意这里的代码示例仅供参考,实际的代码要根据具体情况进行修改。
以下是一个实现上述功能的Python程序,使用了pandas、matplotlib和openpyxl库: python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl from openpyxl.drawing.image import Image from docx import Document from docx.shared import Inches # 作者信息 author = "Your Name" email = "your.email@example.com" version = "1.0" # 读取两份Excel文件 df1 = pd.read_excel("scores1.xlsx") df2 = pd.read_excel("scores2.xlsx") # 合并两份数据,并计算成绩变化 df = pd.merge(df1, df2, on="学号", suffixes=("_1", "_2")) df["变化"] = df["成绩_2"] - df["成绩_1"] # 绘制第一份成绩的直方图 plt.hist(df1["成绩"], bins=range(0, 101, 10)) plt.title("第一次考试成绩分布") plt.xlabel("分数段") plt.ylabel("人数") plt.savefig("histogram1.png") plt.clf() # 绘制第二份成绩的直方图 plt.hist(df2["成绩"], bins=range(0, 101, 10)) plt.title("第二次考试成绩分布") plt.xlabel("分数段") plt.ylabel("人数") plt.savefig("histogram2.png") plt.clf() # 绘制成绩变化的直方图 plt.hist(df["变化"], bins=range(-50, 51, 10)) plt.title("成绩变化分布") plt.xlabel("分数变化") plt.ylabel("人数") plt.savefig("histogram_change.png") # 读取模板文档 doc = Document("template.docx") # 插入第一张图 doc.add_paragraph("第一次考试成绩分布") doc.add_picture("histogram1.png", width=Inches(6)) # 插入第二张图 doc.add_paragraph("第二次考试成绩分布") doc.add_picture("histogram2.png", width=Inches(6)) # 插入成绩变化图 doc.add_paragraph("成绩变化分布") doc.add_picture("histogram_change.png", width=Inches(6)) # 描述成绩变化 doc.add_paragraph("以下是部分学生的成绩变化情况:") table = doc.add_table(rows=1, cols=4) hdr_cells = table.rows[0].cells hdr_cells[0].text = "学号" hdr_cells[1].text = "姓名" hdr_cells[2].text = "第一次成绩" hdr_cells[3].text = "第二次成绩" for i in range(10): row = df.sample(1) cells = table.add_row().cells cells[0].text = str(row["学号"].values[0]) cells[1].text = row["姓名"].values[0] cells[2].text = str(row["成绩_1"].values[0]) cells[3].text = str(row["成绩_2"].values[0]) doc.save("report.docx") # 插入作者信息和版本号 doc = Document("report.docx") doc.add_paragraph("作者:" + author) doc.add_paragraph("邮箱:" + email) doc.add_paragraph("版本号:" + version) doc.save("report.docx") # 将图片插入到Excel文件中 wb = openpyxl.load_workbook("scores1.xlsx") ws = wb.active img1 = Image("histogram1.png") ws.add_image(img1, "H1") img2 = Image("histogram2.png") ws.add_image(img2, "H16") wb.save("scores1.xlsx") 该程序首先读取两份Excel文件,然后合并数据并计算成绩变化。接着,使用matplotlib绘制三张直方图,分别对应第一份成绩、第二份成绩和成绩变化。直方图保存为图片文件,并插入到一个新的Word文档中。最后,将作者信息和版本号添加到Word文档中,并将第一张和第二张直方图插入到第一份Excel文件中。 程序中使用了基本的pandas、matplotlib和openpyxl库操作,以及docx库来处理Word文档。在实际使用中,还需要实现一个图形用户界面,以方便用户选择文件和进行其他设置。
这是一个比较复杂的任务,需要使用Python的pandas库和openpyxl库来实现。下面是一个示例代码,假设已经有了主题模型lda和tf_vectorizer。 python import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) # 示例代码 n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, "topic_word_distribution.xlsx") 在示例代码中,我们首先定义了一个函数get_topic_word_distribution来获取主题下词语的概率分布。该函数使用lda.transform方法将词向量矩阵转化为主题分布矩阵,然后返回第一行(也就是我们需要的概率分布数组)。接着定义了一个函数print_topic_word_distribution来打印所有主题下词语的概率分布。最后定义了一个函数output_topic_word_distribution_to_excel来输出主题下词语的概率分布至Excel表格。 在output_topic_word_distribution_to_excel函数中,我们首先创建了一个Excel工作簿和工作表,并添加了表头。然后使用get_topic_word_distribution函数获取主题下词语的概率分布,并循环添加到Excel表格中。最后使用wb.save方法保存Excel文件。 请注意,由于Excel文件的写入速度比较慢,如果处理的数据量比较大,可能需要等待一段时间才能完成操作。
以下是一份可能的代码实现,需要使用pandas库和openpyxl库: python import pandas as pd import openpyxl import re # 读取原始表格 wb = openpyxl.load_workbook('input.xlsx') ws = wb.active data = ws.values cols = next(data)[0:] df = pd.DataFrame(data, columns=cols) # 定义分析每一行“香调”的函数 def analyze_xiangdiao(xiangdiao_str): if pd.isna(xiangdiao_str): # 若为空值,则返回“未标明” return '未标明' else: # 利用正则表达式匹配中文词语 words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+', xiangdiao_str) if len(words) == 0: # 若未匹配到,则返回“未标明” return '未标明' elif len(words) == 1: # 若匹配到一个,则返回该词语 return words[0] elif len(words) == 2: # 若匹配到两个,则返回第一个词语的前一个词语 word_list = xiangdiao_str.split(words[1]) return word_list[0][-1] + word_list[1] else: # 若匹配到多个,则返回“混合香调” return '混合香调' # 对df['分词']列中每一行“香调”一词分别进行计数,并记录到新列 df['香调'] = df['分词'].apply(lambda x: x.count('香调')) # 根据计数结果,分别处理每一行“香调” df['香调'] = df['香调'].apply(lambda x: analyze_xiangdiao(df.iloc[x.name]['分词']) if x > 0 else '未标明') # 将结果写入excel表格 ws['E1'] = '香调' for i, row in enumerate(df.values): ws.cell(row=i+2, column=5, value=row[4]) # 保存表格 wb.save('output.xlsx') # 打印结果 print(df['香调']) 其中,input.xlsx为原始数据表格,output.xlsx为处理结果表格,需要根据实际情况进行修改。需要注意的是,使用openpyxl库读写excel表格时,需要先将表格转换为pandas的数据框,再进行处理。

最新推荐

chromedriver_win32_107.0.5304.18.zip

chromedriver可执行程序下载,请注意对应操作系统和浏览器版本号,其中文件名规则为 chromedriver_操作系统_版本号,比如 chromedriver_win32_102.0.5005.27.zip表示适合windows x86 x64系统浏览器版本号为102.0.5005.27 chromedriver_linux64_103.0.5060.53.zip表示适合linux x86_64系统浏览器版本号为103.0.5060.53 chromedriver_mac64_m1_101.0.4951.15.zip表示适合macOS m1芯片系统浏览器版本号为101.0.4951.15. chromedriver_mac64_101.0.4951.15.zip表示适合macOS x86_64系统浏览器版本号为101.0.4951.15 chromedriver_mac_arm64_108.0.5359.22.zip表示适合macOS arm64系统浏览器版本号为108.0.5359.22

单列多服务台排队matlab仿真系统.rar

单列多服务台排队matlab仿真系统

EpsNas2016_平差---测绘.rar

EpsNas2016_平差---测绘

文件防护水印,文件打开乱码,无法打开等问题,去除文件水印乱码的小工具,使用方便,将文件拖入软件,点击脱除水印.rar

文件防护水印,文件打开乱码,无法打开等问题,去除文件水印乱码的小工具,使用方便,将文件拖入软件,点击脱除水印

STL sample2.cpp

STL sample2.cpp

基于at89c51单片机的-智能开关设计毕业论文设计.doc

基于at89c51单片机的-智能开关设计毕业论文设计.doc

"蒙彼利埃大学与CNRS联合开发细胞内穿透载体用于靶向catphepsin D抑制剂"

由蒙彼利埃大学提供用于靶向catphepsin D抑制剂的细胞内穿透载体的开发在和CNRS研究单位- UMR 5247(马克斯·穆塞隆生物分子研究专长:分子工程由Clément Sanchez提供于2016年5月26日在评审团面前进行了辩护让·吉隆波尔多大学ARNA实验室CNRS- INSERM教授报告员塞巴斯蒂安·帕波特教授,CNRS-普瓦捷大学普瓦捷介质和材料化学研究所报告员帕斯卡尔·拉斯特洛教授,CNRS-审查员让·马丁内斯蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究所CNRS教授审查员文森特·利索夫斯基蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究所CNRS教授论文主任让-弗朗索瓦·赫尔南德斯CNRS研究总监-蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究论文共同主任由蒙彼利埃大学提供用于靶向catphepsin D抑制剂的细胞内穿透载体的开发在和CNRS研究单位- UMR 5247(马克斯·穆塞隆生物分子研究专长:分子工程由Clément Sanchez提供�

设计一个程序有一个字符串包含n个字符 写一个函数 将此字符串中从第m个字符开始的全部字符复制成为另一个字符串 用指针c语言

以下是用指针实现将字符串中从第m个字符开始的全部字符复制成为另一个字符串的C语言程序: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> void copyString(char *a, char *b, int n, int m); int main() { int n, m; char *a, *b; printf("请输入字符串长度n:"); scanf("%d", &n); a = (char*)malloc(n * sizeof(char)); b =

基于C#多机联合绘图软件的实现-毕业设计论文.doc

基于C#多机联合绘图软件的实现-毕业设计论文.doc

4G车载网络中无线电资源的智能管理

4G车载网络中无线电资源的智能管理汽车网络从4G到5G的5G智能无线电资源管理巴黎萨克雷大学博士论文第580号博士学院博士专业:网络、信息与通信研究单位:巴黎萨克雷大学,UVSQ,LI PARAD,78180,法国伊夫林省圣昆廷参考:凡尔赛大学-伊夫林省圣昆廷论文于11月30日在巴黎萨克雷发表并答辩2021年,由玛丽亚姆·阿卢奇·马迪陪审团组成Pascal Lorenz总裁上阿尔萨斯大学大学教授Mohamed Yacine Ghamri-Doudane拉罗谢尔大学报告员和审查员教授Rami Langar报告员和审查员马恩河谷大学Oyunchimeg SHAGDARVEDECOM研发(HDR)团队负责人审查员论文方向Samir TOHME博士生导师巴黎萨克雷大学名誉教授UVSQ/LI- PARADKALLEL KHEMIRI共同监督巴黎萨克雷UVSQ/大卫Guy Pujolle受邀索邦大学Tara Yahiya邀请巴黎萨克雷大学/LISN高级讲师(HDR)博士论文NNT:2021UPASG061谢谢你首先,我要感谢我的论文导师M.萨米�