用python程序，把现成的热力图识别转化为数据保存在excel表格中，热力值按冷暖色变化取值，然后通过保存在EXCEL中的数据，能够重新绘制出热力图。希望给出两份代码，一份能把现成的热力图转化为数据保存EXCEL中，一份能通过上面保存的EXCEL数据重新绘制成热力图，希望不调用opencv库

由于您没有提供现成的热力图文件，我将以一张示例图片作为示范进行代码编写。同时，本回答将使用Python的PIL库进行图片处理和Matplotlib库进行热力图绘制。

1. 把现成的热力图转化为数据保存EXCEL中

示例代码：

from PIL import Image
import openpyxl

# 打开热力图图片
img = Image.open('heatmap.jpg')

# 获取图片的宽度和高度
w, h = img.size

# 新建一个Excel文件
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active

# 遍历图片的每个像素，把像素值写入Excel文件中
for i in range(w):
    for j in range(h):
        # 获取像素的RGB值
        r, g, b = img.getpixel((i, j))
        # 计算像素的灰度值
        gray = int(0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b)
        # 把像素的灰度值写入Excel文件中
        ws.cell(row=j+1, column=i+1, value=gray)

# 保存Excel文件
wb.save('heatmap.xlsx')

说明：
- 代码中使用PIL库打开热力图图片，并获取图片的宽度和高度。
- 代码使用openpyxl库新建一个Excel文件，并获取Excel文件的活动工作表。
- 代码遍历图片的每个像素，计算像素的灰度值，并把灰度值写入Excel文件中对应的单元格中。
- 最后，保存Excel文件。

2. 通过上面保存的EXCEL数据重新绘制成热力图

示例代码：

import openpyxl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('heatmap.xlsx')
ws = wb.active

# 获取Excel文件中的数据
data = []
for row in ws.rows:
    data.append([cell.value for cell in row])

# 把数据转化为numpy数组
data = np.asarray(data)

# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='coolwarm', interpolation='nearest')
plt.colorbar()

# 设置坐标轴
plt.xticks([])
plt.yticks([])

# 显示图像
plt.show()

说明：
- 代码中使用openpyxl库打开保存热力图数据的Excel文件，并获取Excel文件的活动工作表。
- 代码遍历Excel文件中的每个单元格，把单元格的值保存到一个二维列表中。
- 代码使用numpy库把数据转化为numpy数组。
- 代码使用Matplotlib库绘制热力图，并设置坐标轴和颜色条，最后显示图像。