用python批量将文件夹中的.npy文件进行squeeze操作，并且转为.excel文件

可以使用以下代码实现：

import numpy as np
import os
import pandas as pd

# 定义需要操作的文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder/'

# 获取文件夹中所有.npy文件的路径
file_list = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.npy')]

# 循环处理每个.npy文件
for file_path in file_list:
    # 加载.npy文件
    data = np.load(file_path)
    # 对数据进行squeeze操作
    data = np.squeeze(data)
    # 将数据转为DataFrame格式
    df = pd.DataFrame(data)
    # 构建输出文件名
    output_file = os.path.splitext(file_path)[0] + '.xlsx'
    # 将数据保存为Excel文件
    df.to_excel(output_file, index=False)

上述代码中，首先定义了需要操作的文件夹路径`folder_path`，然后通过`os.listdir`函数获取该文件夹中所有.npy文件的路径。接着使用循环处理每个.npy文件，对数据进行squeeze操作，并将数据转为DataFrame格式，最后使用`to_excel`函数将数据保存为Excel文件。需要注意的是，我们在构建输出文件名时，使用了`os.path.splitext`函数将.npy文件的后缀名替换为.xlsx。