for i in range(1, rows): data[i-1] = sheet.row_values(i)[1:5]

时间: 2024-06-02 19:08:16 浏览: 218
这段代码是一个 Python 的 for 循环,它遍历了一个从 1 到 rows-1 的整数序列。在每次循环中,它从一个 Excel 表格中读取一行数据,并将这一行中第 1 列到第 4 列的数据取出来,存储到一个名为 data 的列表中,列表的下标从 0 开始。这段代码假设已经使用第三方库 xlrd 打开并读取了一个 Excel 文件,并将其中一个名为 sheet 的工作表赋值给了变量 sheet。
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解释一下import xlrd data=xIrd.open_workbook (filename) data.sheet_names() table=data.sheets()[0] nrows=table.nrows ncols=table.ncols table.row_values (-1) table.col_values (0) for i in range (table.nrows): print (table.row_values (i))

这段 Python 代码用于打开并读取 Excel 文件中的数据,并将其存储在变量 `data` 和 `table` 中。其中,`xlrd` 是一个 Python 库,用于读取 Excel 文件的内容。 首先,使用 `open_workbook` 方法打开名为 `filename` 的 Excel 文件,并将其存储在 `data` 中。然后,使用 `sheet_names()` 方法获取 Excel 文件中所有工作表的名称,并使用 `sheets()` 方法获取第一个工作表的内容,并将其存储在 `table` 中。 接下来,使用 `nrows` 和 `ncols` 属性获取表格的行数和列数,并使用 `row_values(-1)` 和 `col_values(0)` 方法获取表格中最后一行和第一列的值。 最后,使用 `range(table.nrows)` 方法循环遍历表格的每一行,并使用 `row_values(i)` 方法获取每一行的值,并使用 `print` 函数打印出来。

workbook=xlrd.open_workbook("C:\\Users\\FangYingge\\Desktop\\FP510D206_高温.xls") sheet_cali=workbook.sheet_by_index(1) # 索引表格名称 num=sheet_cali.nrows sheet_NW=workbook.sheet_by_index(0) num1=sheet_NW.nrows for row in range(2, num): if sheet_cali.cell(rowx=row, colx=0).value != "": data1=sheet_cali.row_values(row, 0, 6) else: pass for row1 in range(2, num1): if sheet_NW.cell(rowx=row1, colx=9).value != "": print(row1, sheet_NW.cell(rowx=row1, colx=9).value, "通道") data3=sheet_NW.row_values(row1, 15, 18) data2=sheet_NW.row_values(row1, 2, 9) test_lx=data2[0] print(test_lx) if test_lx == 'IL': fre=1 result=2 state=3 row1-=2 if test_lx == 'IL_Var': fre=2 result=3 state=4 row1-=2 if test_lx == 'GD': fre=3 result=4 state=5 row1-=2 如何将此段循环所得的数据保存到数据库

您可以使用Python中的数据库连接库(如MySQLdb、pymysql等)将循环中获取的数据保存到数据库中。首先,您需要在代码中导入相应的数据库连接库,并建立与数据库的连接。然后,在循环中获取到的数据处,将数据插入到数据库中。 以下是一个示例代码: ```python import xlrd import pymysql # 建立与数据库的连接 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='your_database') cursor = conn.cursor() # 打开Excel文件 workbook = xlrd.open_workbook("C:\\Users\\FangYingge\\Desktop\\FP510D206_高温.xls") sheet_cali = workbook.sheet_by_index(1) num = sheet_cali.nrows sheet_NW = workbook.sheet_by_index(0) num1 = sheet_NW.nrows for row in range(2, num): if sheet_cali.cell(rowx=row, colx=0).value != "": data1 = sheet_cali.row_values(row, 0, 6) # 将data1的数据插入数据库 cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2, column3, column4, column5, column6) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)", data1) else: pass for row1 in range(2, num1): if sheet_NW.cell(rowx=row1, colx=9).value != "": print(row1, sheet_NW.cell(rowx=row1, colx=9).value, "通道") data3 = sheet_NW.row_values(row1, 15, 18) data2 = sheet_NW.row_values(row1, 2, 9) test_lx = data2[0] print(test_lx) if test_lx == 'IL': fre = 1 result = 2 state = 3 row1 -= 2 if test_lx == 'IL_Var': fre = 2 result = 3 state = 4 row1 -= 2 if test_lx == 'GD': fre = 3 result = 4 state = 5 row1 -= 2 # 将fre、result、state等数据插入数据库 cursor.execute("INSERT INTO your_table (column7, column8, column9) VALUES (%s, %s, %s)", (fre, result, state)) # 提交事务并关闭数据库连接 conn.commit() cursor.close() conn.close() ``` 请根据您的实际情况修改代码中的数据库连接参数、表名和列名,以及插入数据的SQL语句。注意,在插入数据时,需要根据数据类型使用相应的占位符(如%s、%d等)。 这样,循环中获取的数据就会保存到数据库中了。
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import xlrd def result_write(result,i,j):#result为txt文件,i为比赛项目,j为奖项等级 tmp_str='' tmp_num=0 if award_dict[i][j][0]!=0: result.write(j+'获奖人数为'+str(award_dict[i][j][0])+'人,姓名如下:\n') else: result.write(j+'获奖人数为0人\n') for j in award_dict[i][j][1:]: tmp_str+=j tmp_str+=' ' tmp_num+=1 if tmp_num==10:#每十人写入文件并换行 result.write(tmp_str+'\n') tmp_str='' tmp_num=0 if tmp_num!=0:#向文件写入不满十人的姓名组 result.write(tmp_str+'\n') result.write('\n') award_dict=dict() data= xlrd.open_workbook("C:\\Users\\游雏\\Downloads\\2022蓝桥江西省赛.xls") sheet1 = data.sheet_by_name("Sheet1") col = sheet1.col_values(4) award_class=[] for i in col[1:]:#获取比赛项目列表,首字母统一大写 if 'a'<=i[0]<='z': i=i[0].upper()+i[1:] if i not in award_class: award_class.append(i) for i in award_class:#创建一个嵌套字典,一级字典以比赛项目为键,二级字典以奖项等级为键,值为获奖人姓名列表 award_dict[i]=dict(一等奖=[0],二等奖=[0],三等奖=[0]) for i in range(sheet1.nrows):#按行遍历表格 if i==0:continue row = sheet1.row_values(i) if row[2]=='江西理工大学':#row[2]为学校名 if 'a'<=row[4][0]<='z':#row[4]为比赛项目 row[4]=row[4][0].upper()+row[4][1:] award_dict[row[4]][row[5]][0]+=1#统计某项目某奖项的获奖人数,row[5]为奖项等级 award_dict[row[4]][row[5]].append(row[3])#将获奖者姓名添入一级键为项目二级键为奖项的列表,row[3]为获奖者姓名 award_level=['一等奖','二等奖','三等奖'] result=open("resutl.txt", "w") for i in award_class: result.write(i+'\n') for j in award_level: result_write(result,i,j) result.write('\n') result.close()帮我优化此代码

import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx') # 选择需要读取的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取第一列第二行之后的数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True): data.append(row[0]) # 打印读取的数据 # print(data) # # 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据 # bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10) # discretized_data = np.digitize(data, bin_edges) # # 打印转化后的数据 # print(discretized_data) # 假设数据共有N个点,采样周期为0.25秒 N = len(data) t = np.arange(N) * 0.25 # labels2 = pd.cut(t, bins=10, labels=False) #组合时间序列和采样值 data1 = np.column_stack((t,data)) print(data1[:10]) # 打印前10行数据 # train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数指定了测试集所占的比例, # random_state参数指定了随机种子,以保证每次划分的结果相同。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data1[:, :-1], data1[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) clf.predict([[0,0,0,0]]) clf.score(X_train, y_train)报错ValueError: X has 2 features, but AdaBoostClassifier is expecting 1 features as input.

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重新编码项目的探索:以Flur艺术作品为例

资源摘要信息:"该项目标题为'Margarida Noronha',可能是指定软件开发项目或者艺术作品。在描述中提到了'重新编码项目',这可能意味着该项目是对之前某个项目或系统重新进行编码开发,以修复错误、提升性能、改进功能或进行技术升级。具体到艺术领域,'Artwork: Flur from Georg Nees'表明在项目中涉及到数字艺术作品,Flur是来自Georg Nees的艺术作品。Georg Nees是20世纪数字艺术的先驱之一,Flur可能是一幅以计算机生成的图形艺术作品。而标签'TypeScript'指明了在该项目的开发过程中使用了TypeScript这种编程语言。TypeScript是JavaScript的超集,它添加了类型系统和一些其他特性,以提高开发效率和代码质量。它最终会被编译成普通的JavaScript代码,这使得TypeScript可以在任何支持JavaScript的平台上运行。至于提供的文件名称'Project---Margarida-Noronha-main',它表明了这是一个主压缩包文件,可能包含该项目的主要资源和文件。" 在这个项目的背景下,我们可以提取以下知识点: 1. 项目管理与开发: - 重新编码项目涉及对现有项目的评估、规划、执行和监控工作,目的是通过改进代码基础来满足新的业务需求或技术标准。 - 项目中可能涉及到的流程,如需求分析、设计、开发、测试、部署和维护。 2. 数字艺术与技术结合: - Georg Nees是数字艺术领域的先驱,其作品通常展示了早期的计算机图形技术。 - 项目中可能使用数字艺术作为一种表达方式,结合计算机编码产生视觉效果。 3. TypeScript编程语言: - TypeScript由微软开发,是一种面向对象的编程语言,它在JavaScript的基础上增加了一些特性,如类型系统和接口。 - TypeScript通过提供静态类型检查和现代语言特性,帮助开发者编写更易于维护和扩展的代码。 - TypeScript需要通过编译器转换成JavaScript,以便在浏览器或Node.js环境中运行。 4. 软件开发生命周期: - 项目可能遵循了软件开发生命周期(SDLC),这是一个框架,用于规划、设计、构建、测试和部署软件系统。 - 开发过程可能包括敏捷开发方法,强调迭代和增量的开发,以快速适应需求变化。 5. 文件管理和版本控制: - 项目文件名'Project---Margarida-Noronha-main'表明了项目结构的组织方式,其中包含主目录或主分支。 - 文件名通常指示了资源的层级关系和功能,例如,主目录可能包含子目录和文件,这些是项目主要构成元素。 这些知识点为理解项目'Margarida Noronha'提供了一个基本的框架,使我们能够从不同角度洞察项目的特点、使用技术和艺术的结合方式。