def set_style(name, height, bold=False): style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式 font = xlwt.Font() # 为样式创建字体 font.name = name font.bold = bold font.color_index = 4 font.height = height style.font = font return style

时间: 2024-01-07 13:05:03 浏览: 165
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Python自动化办公Excel库xlrd与xlwt常用操作详解.pdf

这是一个 Python 函数,它使用 xlwt 库创建一个 Excel 单元格样式并返回。该函数接受三个参数:name 是字体名称,height 是字体大小,bold 是一个可选参数,表示是否加粗字体,默认为 False。 该函数的作用是创建一个 Excel 单元格样式,以便对 Excel 单元格进行格式设置,如设置字体、字号、颜色等。这个函数返回的 style 对象可以应用到 Excel 单元格上,例如: ```python import xlwt # 创建一个 Excel 工作簿 workbook = xlwt.Workbook() worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 设置单元格 A1 的样式 style = set_style('Arial', 12, True) worksheet.write(0, 0, 'Hello', style) # 保存 Excel 文件 workbook.save('example.xls') ``` 这个例子创建了一个 Excel 工作簿,并在第一行第一列写入了单词 "Hello",并使用了 set_style 函数返回的样式。
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下面一段代码有什么错误:def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter #设置线程数 num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

#模块导入 from selenium import webdriver from time import sleep from lxml import etree import xlwt import openpyxl #初始化 ##浏览器部分 bro = webdriver.Chrome() bro.get("https://china.nba.cn/players/stats/#!/stephen_curry") page_text = bro.page_source sleep(5) bro.quit() tree=etree.HTML(page_text) ##表格数据部分 file=xlwt.Workbook() sheet1 = file.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True) line_per=[] #数据爬取函数准备 def score_record(x): tree_line=tree.xpath(x) line_0=[] for i in tree_line: tree_line_word=i.xpath('.//text()') for i in tree_line_word: if i.strip(): line_0.append(i.strip()) line_true=[line_0[0],line_0[18],line_0[19],line_0[20],line_0[21],line_0[22],line_0[23]] line_per.append(line_true) #爬取数据 a='/html/body/div[5]/div/div/div/div[2]/div[2]/section/div/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/nba-stat-table/div/div[1]/table/thead/tr' score_record(a) for i in range(1,14): webside='/html/body/div[5]/div/div/div/div[2]/div[2]/section/div/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/nba-stat-table/div/div[1]/table/tbody/tr[{}]'.format(i) score_record(webside) #保存数据 file = xlwt.Workbook() sheet1 = file.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True) for j in range(0,14): for i in range(0,7): sheet1.write(j,i,line_per[j][i]) file.save('python结课程序.xls') #分析数据 sheet1.write(0,7,"两分出手") sheet1.write(0,8,"两分命中") wb = openpyxl.load_workbook('python结课程序.xls') sheet = wb['sheet1'] for i in range(2, 15): c_val = sheet.cell(row=i, column=3).value e_val = sheet.cell(row=i, column=5).value g_val = sheet.cell(row=i, column=7).value result = c_val - e_val - g_val sheet.cell(row=i, column=8).value = result for i in range(2, 15): b_val = sheet.cell(row=i, column=2).value d_val = sheet.cell(row=i, column=4).value f_val = sheet.cell(row=i, column=6).value result = b_val - d_val - f_val sheet.cell(row=i, column=9).value = result wb.save('python结课程序.xls')

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