我需要写一个python程序来处理数据。首先，代码需要读取xlsx文件内的数据，其中每一列代表一组数据，共有n组数据，n先设置为5。使用每组数据画出一个曲线，然后使用第一组数据之后每组数据的曲线和第一组数据的曲线进行基于欧式距离的曲线相似度计算，将相似度打印出来。给我代码

以下是Python代码示例：

import openpyxl
import numpy as np

# 读取Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
worksheet = workbook.active

# 获取数据列数和数据行数
columns = worksheet.max_column
rows = worksheet.max_row

# 初始化数据数组
data_arr = np.zeros((rows, columns))

# 读取每列数据
for c in range(columns):
    for r in range(rows):
        data_arr[r][c] = worksheet.cell(row=r+1, column=c+1).value

# 遍历每组数据，画出曲线并计算相似度
for i in range(1, rows):
    similarity = np.linalg.norm(data_arr[i] - data_arr[0])
    print(f"第{i}组数据和第一组数据的相似度是：{similarity}")

这段代码可以读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的数据，将每一列的数据组成一个数组，遍历每组数据并计算与第一组数据的相似度，并输出结果。你可以根据需要进行修改和调整。

相关问题

我需要对出的组名和组内数据输出到一个新的excel文件

你可以使用 pandas 库的 `ExcelWriter` 类将分组后的数据写入到新的 Excel 文件中。你可以修改代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('2021届学生成绩列表-数据处理.xlsx', index_col=None, usecols=[1, 8, 19])

# 按照 "指导教师" 列分组
gb = df.groupby('指导教师')

# 创建一个 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('分组数据.xlsx')

# 遍历每个组，将组名和组内数据写入到新的 Excel 文件中
for name, group in gb:
    # 将组内数据写入到新的 Excel 文件中
    group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)

# 保存 Excel 文件
writer.save()

在上述代码中，我们首先创建了一个 `ExcelWriter` 对象，然后在遍历每个组时，使用 `to_excel` 方法将每个组内的数据写入到新的 Excel 文件中，并将 sheet 名称设置为组名。最后，我们调用 `save` 方法保存 Excel 文件。这样就可以将分组后的数据输出到新的 Excel 文件中了。

python读取excel中指定两列数据，每列生成一个数组

在 python 中，我们可以使用 Pandas 这个库来读取 Excel 文件。

以下是一个示例，假设你想要读取 "test.xlsx" 这个文件中的第一列和第二列：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('test.xlsx')

# 获取第一列数据，并转化为数组
column1 = df['第一列的名称'].values

# 获取第二列数据，并转化为数组
column2 = df['第二列的名称'].values

# 输出第一列数据
print(column1)

# 输出第二列数据
print(column2)

需要注意的是，在上面的示例中，你需要替换 "第一列的名称" 和 "第二列的名称" 为实际的列名。

如果你希望直接通过列编号来获取数据，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('test.xlsx')

# 获取第一列数据，并转化为数组
column1 = df.iloc[:, 0].values

# 获取第二列数据，并转化为数组
column2 = df.iloc[:, 1].values

# 输出第一列数据
print(column1)

# 输出第二列数据
print(column2)