我需要写一个python程序来处理数据。首先，代码需要读取xlsx文件内的数据，其中每一列代表一组数据，共有n组数据，n先设置为5。使用每组数据画出一个曲线，然后使用第一组数据之后每组数据的曲线和第一组数据的曲线进行基于欧式距离的曲线相似度计算，将相似度打印出来。

你需要使用Python中的pandas和matplotlib库来读取xlsx数据文件并绘制曲线。对于每一列数据，你可以使用matplotlib中的plot函数来生成曲线。对于相似度的计算，你可以使用scipy库中的distance函数，选择欧氏距离作为曲线相似度的计算方法。最后，你可以使用Python中的print函数将相似度打印出来。希望这些提示对你有帮助！

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我需要写一个python程序来处理数据。首先，代码需要读取xlsx文件内的数据，其中每一列代表一组数据，共有n组数据，n先设置为5。使用每组数据画出一个曲线，然后使用第一组数据之后每组数据的曲线和第一组数据的曲线进行基于欧式距离的曲线相似度计算，将相似度打印出来。给我代码

以下是Python代码示例：

import openpyxl
import numpy as np

# 读取Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')
worksheet = workbook.active

# 获取数据列数和数据行数
columns = worksheet.max_column
rows = worksheet.max_row

# 初始化数据数组
data_arr = np.zeros((rows, columns))

# 读取每列数据
for c in range(columns):
    for r in range(rows):
        data_arr[r][c] = worksheet.cell(row=r+1, column=c+1).value

# 遍历每组数据，画出曲线并计算相似度
for i in range(1, rows):
    similarity = np.linalg.norm(data_arr[i] - data_arr[0])
    print(f"第{i}组数据和第一组数据的相似度是：{similarity}")

这段代码可以读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的数据，将每一列的数据组成一个数组，遍历每组数据并计算与第一组数据的相似度，并输出结果。你可以根据需要进行修改和调整。

我需要对出的组名和组内数据输出到一个新的excel文件

你可以使用 pandas 库的 `ExcelWriter` 类将分组后的数据写入到新的 Excel 文件中。你可以修改代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('2021届学生成绩列表-数据处理.xlsx', index_col=None, usecols=[1, 8, 19])

# 按照 "指导教师" 列分组
gb = df.groupby('指导教师')

# 创建一个 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('分组数据.xlsx')

# 遍历每个组，将组名和组内数据写入到新的 Excel 文件中
for name, group in gb:
    # 将组内数据写入到新的 Excel 文件中
    group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)

# 保存 Excel 文件
writer.save()

在上述代码中，我们首先创建了一个 `ExcelWriter` 对象，然后在遍历每个组时，使用 `to_excel` 方法将每个组内的数据写入到新的 Excel 文件中，并将 sheet 名称设置为组名。最后，我们调用 `save` 方法保存 Excel 文件。这样就可以将分组后的数据输出到新的 Excel 文件中了。