利用pandas选取excel的两行样本数据并且计算样本间的样本相异度欧氏距离，最后通过颜色饱和度可视化八个样本之间的相异度

好的，我来为您解答这个问题。

首先，我们需要使用 Pandas 库来选取 Excel 文件中的两行样本数据。假设我们已经读取了 Excel 文件，并将数据保存在名为 `df` 的 DataFrame 中，我们可以使用 `.iloc` 方法来选取第一行和第二行数据，代码如下：

sample1 = df.iloc[0]
sample2 = df.iloc[1]

接下来，我们可以使用 Scipy 库中的 `euclidean()` 函数来计算这两个样本之间的欧氏距离，代码如下：

from scipy.spatial.distance import euclidean

distance = euclidean(sample1, sample2)

现在，我们已经得到了这两个样本之间的距离，接下来我们需要计算所有样本之间的距离。我们可以使用循环来实现这一点，但是这样会比较繁琐。因此，我们可以使用 Scikit-learn 库中的 `pairwise_distances()` 函数来计算所有样本之间的距离，代码如下：

from sklearn.metrics import pairwise_distances

dist_matrix = pairwise_distances(df, metric='euclidean')

最后，我们可以将这个距离矩阵可视化出来。为了达到可视化的目的，我们需要将距离矩阵进行归一化，然后通过颜色饱和度的变化来表示距离的大小。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 将距离矩阵进行归一化
norm_dist_matrix = dist_matrix / np.max(dist_matrix)

# 用矩阵来可视化距离
plt.imshow(norm_dist_matrix, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()

这样，我们就可以将八个样本之间的相异度通过颜色饱和度可视化出来了。