workbook = xlsxwriter.Workbook('data.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet()

时间: 2024-04-27 10:19:21 浏览: 21
这段代码是在Python中使用xlsxwriter库创建一个名为"data.xlsx"的Excel文件,并在其中创建一个名为"worksheet"的工作表。 其中,`xlsxwriter.Workbook('data.xlsx')`创建了一个名为"data.xlsx"的Excel文件,并将其赋值给变量workbook。 接着,`workbook.add_worksheet()`创建了一个名为"worksheet"的工作表,并将其赋值给变量worksheet。你可以在这个工作表中进行数据写入、格式设置等操作。 注意,如果"data.xlsx"文件已经存在,则会被覆盖。如果你想要避免覆盖已有文件,可以为Excel文件指定一个不同的名称。
相关问题

workbook = xlsxwriter.Workbook(encoding='ascii') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')这两句代码对吗

不完全正确。使用xlsxwriter库时,正确的代码应该是: ```python workbook = xlsxwriter.Workbook('filename.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') ``` 第一句代码`workbook = xlsxwriter.Workbook('filename.xlsx')`创建了一个新的Excel工作簿对象,并指定了文件名为'filename.xlsx'。`xlsxwriter.Workbook`是xlsxwriter库中的一个类,用于创建Excel文件。 第二句代码`worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet')`创建了一个名为"My Worksheet"的工作表对象,并将其添加到先前创建的工作簿中。`add_worksheet()`方法用于添加工作表,参数是工作表的名称。 综合起来,这两句代码的作用是创建一个新的Excel工作簿对象,并在其中添加一个名为"My Worksheet"的工作表。

workbook = xlsxwriter.Workbook("PSI_明细.xlsx", {'nan_inf_to_errors': True}) worksheet = workbook.add_worksheet("psi总表")

这是使用 `xlsxwriter` 库创建一个 Excel 文件,并在其中添加一个工作表的代码示例: ```python import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook("PSI_明细.xlsx", {'nan_inf_to_errors': True}) worksheet = workbook.add_worksheet("psi总表") ``` 上述代码会创建一个名为 "PSI_明细.xlsx" 的 Excel 文件,并在其中添加一个名为 "psi总表" 的工作表。`{'nan_inf_to_errors': True}` 参数用于将 NaN 和 Inf 值转换为错误值。 你可以根据需要添加更多的工作表或在工作表中写入数据。完成后,记得调用 `workbook.close()` 来保存和关闭 Excel 文件。 请确保已经安装了 `xlsxwriter` 库,可以使用 `pip install xlsxwriter` 命令进行安装。

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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)

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)

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