用python逐行计算excel表格倒数30行数据中第40列数据在第5列到第44列 数据中的信息熵值，画出信息熵值得变化曲线

首先，需要使用Python中的pandas库来读取Excel表格数据。然后，我们可以使用SciPy库中的entropy函数来计算信息熵值。最后，使用Matplotlib库来画出信息熵值的变化曲线。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from scipy.stats import entropy
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 取倒数30行数据
data = df.iloc[-30:]

# 取第40列数据
col40 = data.iloc[:, 39]

# 取第5列到第44列数据
cols5to44 = data.iloc[:, 4:44]

# 计算信息熵值
entropy_values = []
for i in range(len(data)):
    entropy_values.append(entropy(cols5to44.iloc[i], base=2))

# 画出信息熵值的变化曲线
plt.plot(col40, entropy_values)
plt.xlabel('Column 40')
plt.ylabel('Entropy Value')
plt.title('Entropy Value vs. Column 40')
plt.show()

在这个示例中，假设Excel表格数据文件名为`data.xlsx`。我们首先使用`pd.read_excel`函数读取整个表格数据，并使用`iloc`方法取出倒数30行数据。然后，我们使用`iloc`方法分别取出第40列和第5列到第44列的数据。接下来，我们使用`scipy.stats`库中的`entropy`函数计算信息熵值，并将结果保存在一个列表中。最后，我们使用`matplotlib`库画出信息熵值的变化曲线，横轴为第40列数据，纵轴为信息熵值。

注意，在使用`entropy`函数计算信息熵值时，需要指定`base`参数为2，以计算以2为底的信息熵值。