帮我用python写一个读取excle中的5列数据、插值到同一高度然后求均方根误差和绘制误差图，以函数和主函数的方式

好的，以下是修改后的代码示例：

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

def interpolate_and_rmse(x, y, z, t, u):
    # 对数据进行插值，使其在同一高度上
    xi = np.arange(np.ceil(np.min(z)), np.floor(np.max(z)) + 1)
    yi = np.interp(xi, z, y)
    ti = np.interp(xi, z, t)
    ui = np.interp(xi, z, u)

    # 计算均方根误差
    yi_interp = np.interp(z, xi, yi)
    rmse = np.sqrt(np.mean((y - yi_interp) ** 2))

    # 绘制误差图
    plt.plot(z, y, label='Original')
    plt.plot(z, yi_interp, label='Interpolated')
    plt.legend()
    plt.xlabel('Height')
    plt.ylabel('Value')
    plt.title(f'RMSE: {rmse:.2f}')
    plt.show()

def main():
    # 读取excel文件中的数据
    df = pd.read_excel('data.xlsx')
    x = df['X'].values
    y = df['Y'].values
    z = df['Z'].values
    t = df['T'].values
    u = df['U'].values

    # 对数据进行插值并绘制误差图
    interpolate_and_rmse(x, y, z, t, u)

if __name__ == '__main__':
    main()

相较于之前的代码，我们仅需要将函数 `interpolate_and_rmse` 中的参数个数和数据列数对应修改即可。其他部分的代码保持不变。

在使用该代码前仍需要先安装 `numpy`、`pandas` 和 `matplotlib` 库。