有45行5列的excel文件，想把它保存为npz格式，并且每一列定义一个名字，求代码

你可以使用 `pandas` 库来读取 Excel 文件，然后将数据保存为 `.npz` 文件。以下是一段示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("data.xlsx", header=None)

# 将数据保存为 numpy 数组
data = df.values

# 将数据保存为 .npz 文件
np.savez("data.npz", col1=data[:, 0], col2=data[:, 1], col3=data[:, 2], col4=data[:, 3], col5=data[:, 4])

这段代码将 Excel 文件中的数据读取到 `df` 变量中，然后使用 `values` 属性将数据保存为 numpy 数组。接下来，使用 `np.savez` 函数将数据保存为 `.npz` 文件，并为每一列定义一个名字，分别为 `col1` 到 `col5`。

相关问题

数组arr1和 arr2 存储为当前工作路径下的一个二进制格式的文件 arr.npz 的代码：

好的，以下是在 Python 中将数组 arr1 和 arr2 存储为当前工作路径下的一个二进制格式的文件 arr.npz 的代码：

import numpy as np

# 创建一个包含10个随机整数的数组 arr1
arr1 = np.random.randint(low=0, high=10, size=10)

# 创建一个包含101个服从正态分布的随机数的数组 arr2
arr2 = np.random.normal(size=101)

# 将数组 arr1 和 arr2 存储为二进制格式的文件 arr.npz
np.savez('arr.npz', arr1=arr1, arr2=arr2)

在上述代码中，我们首先使用 numpy 库中的 random.randint() 函数和 random.normal() 函数分别创建了数组 arr1 和 arr2。

然后，我们使用 numpy 库中的 savez() 函数将数组 arr1 和 arr2 存储为二进制格式的文件 arr.npz。其中，第一个参数 'arr.npz' 表示要保存的文件名，第二个参数 arr1=arr1 表示要保存的数组名称为 arr1，第三个参数 arr2=arr2 表示要保存的数组名称为 arr2。

最后，我们将得到一个名为 arr.npz 的二进制格式的文件，其中包含了数组 arr1 和 arr2。需要注意的是，我们可以使用 load() 函数从文件中读取数组数据，具体请查看下面的代码：

# 从二进制格式的文件 arr.npz 中读取数组数据
data = np.load('arr.npz')
arr1_loaded = data['arr1']
arr2_loaded = data['arr2']

print(arr1_loaded)
print(arr2_loaded)

在上述代码中，我们使用 numpy 库中的 load() 函数从文件 arr.npz 中读取数组数据，并将读取的结果保存在 arr1_loaded 和 arr2_loaded 中。然后，我们使用 print() 函数将 arr1_loaded 和 arr2_loaded 数组打印出来，以便查看结果。

希望这个代码可以帮助你将数组 arr1 和 arr2 存储为当前工作路径下的一个二进制格式的文件 arr.npz！

怎么把有1*423cell、每个cell有37*11的double mat文件转化为多维数组，并且用npz形式的文件保存这个多维数组

你可以使用Python中的NumPy库来将这个mat文件转换为多维数组，并使用NumPy中的savez函数将多维数组保存为npz文件。

以下是一个示例代码，可以帮助你实现这个功能：

import numpy as np
import scipy.io as sio

# 加载mat文件
data = sio.loadmat('filename.mat')

# 从mat文件中提取数组
array = data['array']

# 将多维数组保存为npz文件
np.savez('filename.npz', array=array)

在这个示例代码中，你需要将`filename.mat`替换为你实际的mat文件名，将`array`替换为你实际的数组名称。然后，代码将使用`loadmat`函数从mat文件中加载数据，并使用`np.savez`函数将多维数组保存为npz文件，文件名为`filename.npz`。

希望这可以帮助你解决问题。