写一段代码，从Excel表格里读取横纵坐标，计算其移动平均渐近线，并算出R^2，画出图

好的，这是一个需要使用Python和一些库的任务，需要安装 pandas、numpy、matplotlib 和 sklearn。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取Excel文件，假设 x 和 y 分别对应横纵坐标的数据列
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
x = data['x'].values
y = data['y'].values

# 计算移动平均渐近线
window_size = 10
cumsum_vec = np.cumsum(np.insert(y, 0, 0))
ma_vec = (cumsum_vec[window_size:] - cumsum_vec[:-window_size]) / window_size

# 计算 R^2
lr = LinearRegression()
lr.fit(x.reshape(-1, 1), y)
r2 = lr.score(x.reshape(-1, 1), y)

# 绘制图像
plt.scatter(x, y, s=5)
plt.plot(x[window_size-1:], ma_vec, c='r')
plt.title(f"Moving Average Asymptote (R^2={r2:.4f})")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

这个代码假设数据保存在名为 "data.xlsx" 的 Excel 文件中的第一个工作表中，并且横纵坐标分别保存在 "x" 和 "y" 列中。你可以根据实际情况进行修改。这个代码使用了一个窗口大小为 10 的移动平均渐近线，并使用了线性回归计算了 R^2 值。最后，它使用 matplotlib 库绘制了散点图和移动平均渐近线。