用python完成任务：一个excel里面有三列数据， 计算第一列乘以x1加上第二列乘以x2加上第三列的值，其中x1和x2的取值为0到100的正整数，遍历所有x1和x2的取值，把每一次计算的结果都画成折线图，并保存为jpg。最后把所有的结果保存到一个dataframe里

首先，为了使用Python处理Excel数据，你可以使用`pandas`库来读取和写入Excel文件，使用`numpy`库进行数值计算，并使用`matplotlib`库来绘制图形。在所有操作完成之后，可以使用`pandas`库来创建并保存DataFrame。

下面是一个示例代码，演示如何使用Python完成你的任务：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('你的文件路径.xlsx')

# 设置x1和x2的范围为0到100
x1 = np.arange(0, 101)
x2 = np.arange(0, 101)

# 初始化一个空的DataFrame来保存结果
results = pd.DataFrame(columns=['result'])

# 遍历所有x1和x2的取值，进行计算并保存结果
for x1_value in x1:
    for x2_value in x2:
        result = df['第一列'].multiply(x1_value) + df['第二列'].multiply(x2_value) + df['第三列']
        results.loc[len(results)] = [result.values]  # 将结果保存到DataFrame中

# 将结果保存为jpg图片
for index, row in results.iterrows():
    plt.plot(x1, row['result'], label=f'{index}')  # 绘制折线图，并保存为jpg图片
    plt.title(f'结果图')  # 设置图表标题
    plt.xlabel('x1')  # 设置x轴标签
    plt.ylabel('结果')  # 设置y轴标签
    plt.savefig(f'result_{index}.jpg')  # 保存为jpg图片
    plt.clf()  # 清空当前画布，准备绘制下一组数据

# 将所有的结果保存到一个DataFrame里
results = results.reset_index().pivot(index=0, columns='x2_value', values='result').fillna(0)

这段代码首先读取Excel文件中的数据，然后遍历所有可能的x1和x2值，进行计算并将结果保存到DataFrame中。接着，它将绘制每一组数据的结果图，并将所有的结果保存到DataFrame中。请注意，这段代码需要Excel文件在你的Python脚本的当前工作目录下，或者你需要提供Excel文件的完整路径。此外，这个示例假设你的Excel文件有三列数据（第一列、第二列和第三列），并且每一列的数据类型都是数值类型。如果你的实际情况与此不符，你可能需要调整代码以适应你的需求。