用python求excel表格第五列到第四十四列每行的平均值，再用平均值替换该行的第五、二十、四十四列数，最后画出第五到第四十四列曲线

可以使用 pandas 库来实现。

首先，需要安装 pandas 库，可以在命令行中输入以下命令安装：

pip install pandas

接下来，可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 计算每行第5列到第44列的平均值
means = df.iloc[:, 4:44].mean(axis=1)

# 替换第5、20、44列的数为平均值
df.iloc[:, 4] = means
df.iloc[:, 19] = means
df.iloc[:, 43] = means

# 提取第5到第44列的数据
data = df.iloc[:, 4:44]

# 绘制曲线图
plt.plot(data)
plt.show()

其中，'example.xlsx' 为要读取的 Excel 表格的文件名。在这个例子中，我们使用了 iloc 方法来提取指定的列和行，mean 方法来计算每行的平均值。最后，使用 matplotlib 库中的 plot 方法来绘制曲线图。

相关问题

用python求excel表格最后三十行第五列到第四十四列每一列与倒数第四列之间的相关系数，并画出曲线图

可以使用 pandas 和 matplotlib 库来完成这个任务。

首先需要安装 pandas 和 matplotlib 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib

接下来，可以使用 pandas 的 read_excel 方法来读取 Excel 文件。假设要读取的文件名为 data.xlsx，可以这样读取最后 30 行：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=lambda x: x < len(df)-30)

其中，skiprows 参数可以用来跳过前面的行。lambda 函数中的 x 表示当前读取到的行号，如果 x 小于 len(df)-30，就跳过这一行。

接下来，可以使用 pandas 的 corr 方法来计算相关系数：

corr_matrix = df.iloc[:, -40:-4].corrwith(df.iloc[:, -4])

其中，iloc 方法用于选择第五列到倒数第五列之间的列，corrwith 方法用于计算这些列与倒数第四列的相关系数。

最后，可以使用 matplotlib 来画出曲线图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(corr_matrix)
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=lambda x: x < len(df)-30)
corr_matrix = df.iloc[:, -40:-4].corrwith(df.iloc[:, -4])
plt.plot(corr_matrix)
plt.show()

用python画出excel表格最后30行的第五列到第四十四列每一列“随着行数递增”信息熵值的变化曲线

首先，我们需要安装以下库：

- pandas：用于读取和处理 Excel 表格数据
- matplotlib：用于画图

在安装完库之后，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取 Excel 表格数据

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel("example.xlsx")

这里我们假设 Excel 表格的文件名为 "example.xlsx"。

2. 计算信息熵值

import math

# 定义计算信息熵值的函数
def entropy(values):
    total = sum(values)
    entropy = 0
    for value in values:
        if value == 0:
            continue
        probability = value / total
        entropy -= probability * math.log2(probability)
    return entropy

# 计算信息熵值
entropies = []
for i in range(len(df.index) - 30, len(df.index)):
    row = df.iloc[i, 4:44]
    values = row.tolist()
    entropies.append(entropy(values))

这里我们定义了一个计算信息熵值的函数 `entropy`，然后使用循环计算最后 30 行的信息熵值，并将结果保存在列表 `entropies` 中。

3. 画图

import matplotlib.pyplot as plt

# 画图
plt.plot(entropies)
plt.xlabel("Row")
plt.ylabel("Entropy")
plt.show()

最后，我们使用 matplotlib 库画出信息熵值随着行数递增的变化曲线。

完整代码如下：

import pandas as pd
import math
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel("example.xlsx")

# 定义计算信息熵值的函数
def entropy(values):
    total = sum(values)
    entropy = 0
    for value in values:
        if value == 0:
            continue
        probability = value / total
        entropy -= probability * math.log2(probability)
    return entropy

# 计算信息熵值
entropies = []
for i in range(len(df.index) - 30, len(df.index)):
    row = df.iloc[i, 4:44]
    values = row.tolist()
    entropies.append(entropy(values))

# 画图
plt.plot(entropies)
plt.xlabel("Row")
plt.ylabel("Entropy")
plt.show()