xlsxwriter库各方法定义及作用

时间: 2024-05-21 10:15:30 浏览: 13
`xlsxwriter` 是一个用于创建 Excel XLSX 文件的 Python 库。下面是该库的一些常用方法及其作用: 1. `Workbook()`:创建一个新的 Excel 文件。 2. `add_worksheet()`:在 Excel 文件中添加一个新的工作表。 3. `close()`:关闭 Excel 文件并保存。 4. `set_column()`:设置工作表中一列的属性,如宽度、格式等。 5. `write()`:在工作表中写入数据,包括数字、字符串、日期等。 6. `insert_image()`:在工作表中插入图片。 7. `add_chart()`:在工作表中添加图表。 8. `add_format()`:创建一个格式对象,用于设置单元格的格式。 9. `merge_range()`:合并单元格。 10. `conditional_format()`:设置条件格式,根据条件设置单元格的背景颜色、字体格式等。 11. `set_row()`:设置行的属性,如高度、格式等。 以上是一些常用的 `xlsxwriter` 方法及其作用,还有其他方法可以根据需要进行使用。
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xlsxwriter库追加写入

XlsxWriter是一个Python库,用于创建Excel 2007+兼容(.xlsx)的工作簿和单元格。如果你想使用这个库在已有Excel文件中追加写入数据,你可以按照以下步骤操作: 1. 首先,安装XlsxWriter库,如果还没安装,可以使用pip安装: ```bash pip install xlsxwriter ``` 2. 导入必要的模块: ```python import xlsxwriter ``` 3. 初始化一个`Workbook`对象,可以选择是否追加(`mode='a'`表示追加模式): ```python workbook = xlsxwriter.Workbook('your_file.xlsx', {'engine': 'xlsxwriter', 'mode': 'a'}) ``` 4. 定义你要追加的worksheet(工作表): ```python worksheet = workbook.add_worksheet('Sheet_name') ``` 5. 使用`write()`或`write_row()`方法写入数据。例如,写入一行数据: ```python worksheet.write_row('A1', ['Column1 Data', 'Column2 Data', ...]) ``` 6. 最后别忘了保存你的工作簿: ```python workbook.close() ```

PHP_XLSXWriter 样式,利用PHP_XLSXWriter代替PHPExcel的方法示例

PHP_XLSXWriter是一个轻量级的PHP库,用于生成XLSX格式的电子表格文件。使用它可以代替PHPExcel。 下面是一个生成带有样式的电子表格文件的示例: ```php require_once 'xlsxwriter.class.php'; // 创建一个新的工作表 $writer = new XLSXWriter(); $writer->writeSheetHeader('Sheet1', array('Name', 'Age', 'Gender', 'Country'), array( 'widths' => array(20, 10, 15, 20), 'freeze_rows' => 1, 'font' => 'Arial', 'font-size' => 12, 'font-style' => 'bold', 'fill' => '#DCE6F1', 'border' => 'left,right,top,bottom', 'border-style' => 'thin', 'border-color' => '#000000' )); // 添加数据行 $writer->writeSheetRow('Sheet1', array('John Doe', 32, 'Male', 'USA'), array( 'font' => 'Arial', 'font-size' => 11, 'border' => 'left,right,bottom', 'border-style' => 'thin', 'border-color' => '#000000' )); $writer->writeSheetRow('Sheet1', array('Jane Smith', 28, 'Female', 'Canada'), array( 'font' => 'Arial', 'font-size' => 11, 'border' => 'left,right,bottom', 'border-style' => 'thin', 'border-color' => '#000000' )); // 输出电子表格文件 $writer->writeToFile('example.xlsx'); ``` 在上面的示例中,我们使用`writeSheetHeader`方法来定义表头,并且指定了一些样式属性,例如宽度、冻结行、字体、填充颜色和边框。 然后,我们使用`writeSheetRow`方法来添加数据行,并且为每行指定了一些样式属性,例如字体、边框等。 最后,我们使用`writeToFile`方法将生成的电子表格文件保存到磁盘上。

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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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