xlsx1.values[:,13]

`xlsx1.values[:,13]` 是一个表达式，用于获取名为 `xlsx1` 的 Excel 文件或表格中第 13 列的所有值。

具体来说，`xlsx1.values` 是一个表示 Excel 文件或表格中所有数据的对象。通过使用切片操作 `[:,13]`，我们可以选择所有行的第 13 列。冒号 `:` 表示选择所有行，而数字 13 表示选择第 13 列。

这个表达式将返回一个包含第 13 列所有值的数组或列表。

请注意，具体实现可能因所使用的库或工具而有所不同。上述描述是一般情况，具体细节可能因上下文而有所变化。

相关问题

#输入需要校正的dem路径和校正后dem输出路径 DEM_path='./广东_ASTER.tif' DEM_out_path='.ASTER_void_传统方法.tif' miss_out=32767 #从 Excel 文件中读取控制点数据，然后将其转换为 NumPy 数组，并将预测变量和响应变量分别存储在X和y中。 xlsx1 = pd.read_excel('./广东省/广东省ASTER数据集（matlab）.xlsx' , engine='openpyxl', sheet_name=0) X=xlsx1.values[:,0:10] y=xlsx1.values[:,10] GCP_path='C:\Users\Lenovo\Desktop\代码运行\DEM控制点数据\ICESat.gcps'

抱歉，我无法直接操作您的计算机上的文件。但是，您可以使用Python的相关库来完成您的任务。以下是一个示例代码，可以帮助您读取Excel文件中的控制点数据：

import pandas as pd

xlsx1 = pd.read_excel('./广东省/广东省ASTER数据集（matlab）.xlsx', engine='openpyxl', sheet_name=0)
X = xlsx1.values[:, 0:10]
y = xlsx1.values[:, 10]

请注意，您需要安装`pandas`库来读取Excel文件。另外，您还需要根据您的需求自行编写校正DEM和保存校正后DEM的代码。

分析代码temp_df.iloc[(temp_df>10).iloc[:0].values:][["书名"]].to_excel("3.xlsx",header=["作品数量"])

这段代码的作用是将 DataFrame `temp_df` 中"书名"列中的数据写入到名为"3.xlsx"的 Excel 文件中，但是只会写入那些对应行中的数据大于 10 的数据，并且在第一行添加一个名为"作品数量"的列头。

具体来说：

1. `(temp_df>10)`：这个表达式会返回一个和 `temp_df` 相同形状的布尔型 DataFrame，表示每个元素是否大于 10。

2. `(temp_df>10).iloc[:0]`：这个表达式是对上一步结果的切片，只保留第 0 行。

3. `(temp_df>10).iloc[:0].values`：这个表达式会返回一个形状为 `(1, n)` 的 NumPy 数组，其中 n 是 `temp_df` 的列数，表示第一行每列是否大于 10。

4. `temp_df.iloc[(temp_df>10).iloc[:0].values:]`：这个表达式是对 `temp_df` 进行行的切片，只保留大于 10 的行。

5. `temp_df.iloc[(temp_df>10).iloc[:0].values:][["书名"]]`：这个表达式在上一步的结果上只保留"书名"列。

6. `temp_df.iloc[(temp_df>10).iloc[:0].values:][["书名"]].to_excel("3.xlsx",header=["作品数量"])`：这个表达式将上一步的结果写入名为"3.xlsx"的 Excel 文件中，并在第一行添加一个名为"作品数量"的列头。