如何用python把excel中的数存储在列表中用来进行插值计算

要将Excel中的数据存储到Python列表中，可以使用Python库中的pandas和openpyxl。下面是一个例子，展示如何使用这两个库来读取Excel文件中的数据并将其存储到Python列表中。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from scipy.interpolate import PchipInterpolator

# 读取Excel文件
wb = load_workbook(filename='data.xlsx', read_only=True)
ws = wb['Sheet1']

# 将Excel表格转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(ws.values)

# 提取需要插值的数据列，假设数据存储在第二列
data = df.iloc[:, 1].tolist()

# 定义插值函数
interp_func = PchipInterpolator(range(len(data)), data)

# 定义插值采样间隔，这里假设为1
interval = 1

# 定义阈值，这里假设为25
threshold = 25

# 对数据进行插值
new_data = [data[0]]
for i in range(1, len(data)):
    # 计算相邻两点的差值
    diff = abs(data[i] - data[i-1])
    if diff > threshold:
        # 如果相邻两点的差值超过了阈值，就进行插值
        start = i - 1  # 插值开始点
        end = i  # 插值结束点
        while end < len(data) and abs(data[end]-data[start]) > threshold:
            end += 1  # 寻找下一个稳定部分的第一个点
        x = [start, end]
        y = [data[start], data[end]]
        interp = PchipInterpolator(x, y)  # 进行插值
        for j in range(start+1, end):
            new_data.append(interp(j))
    else:
        # 如果相邻两点的差值在阈值内，就直接加入到新数据中
        new_data.append(data[i])

print(new_data)

在上面的代码中，我们首先导入了pandas、openpyxl和scipy.interpolate库。然后，我们使用openpyxl库的load_workbook函数读取Excel文件，并提取其中的Sheet1工作表。接下来，我们使用pandas库的DataFrame函数将工作表转换为DataFrame。然后，我们根据需要提取出需要插值的数据列，并将其转换为Python列表。

接下来，我们使用PchipInterpolator类定义了一个Hermite插值函数interp_func。然后，我们定义了插值采样间隔interval和阈值threshold，这里假设插值采样间隔为1，阈值为25。

最后，我们对数据进行插值。在插值过程中，我们首先将数据的第一个点加入到新数据中。然后，我们遍历数据中的每一个点，计算相邻两点的差值diff。如果diff大于阈值threshold，就说明该点到下一个稳定部分的第一个点之间需要进行插值。于是，我们从当前点开始，寻找下一个稳定部分的第一个点，然后使用PchipInterpolator类进行插值。最后，我们将插值结果加入到新数据中。如果相邻两点的差值在阈值内，就直接将该点加入到新数据中。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体情况调整插值采样间隔和阈值，并根据实际情况对插值误差进行分析和估计，以保证插值结果的可靠性。