excel中有498行结构,列为668个透射率点构成的光谱的数据,怎么找出448行中超一半以上相似的透射点数的不同结构并剔除它python
时间: 2024-02-11 15:09:18 浏览: 117
Sierpinski分形结构的太赫兹透射光谱特性研究
要实现这个功能,你需要先对这个数据进行处理,将透射率点的数据提取出来,并计算不同结构之间透射率点的相似度。具体的实现可以按照以下步骤进行:
1. 读取Excel数据,提取出透射率点的数据并将其转换成矩阵形式。
2. 对于每个结构,计算其与其他结构的透射率点相似度,可以使用余弦相似度等方法进行计算。
3. 对于每个结构,找出与其相似度超过一半以上的结构,并将其剔除。
以下是一个可能的实现代码,需要使用pandas、numpy和scikit-learn等库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=0)
# 提取透射率点数据
data = df.iloc[:, 1:].values
n_structures = data.shape[0]
n_points = data.shape[1]
# 将数据转换成矩阵形式
data_matrix = np.zeros((n_structures, n_points))
for i in range(n_structures):
data_matrix[i, :] = data[i, :]
# 计算结构之间的相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(data_matrix)
# 剔除相似度超过一半以上的结构
for i in range(n_structures):
similar_structures = np.where(similarity_matrix[i, :] > 0.5)[0]
if len(similar_structures) > n_structures / 2:
print('Structure', i, 'is similar to structures', similar_structures)
# 在这里可以将相似的结构进行处理,例如删除其中一个
```
请注意,这只是一个简单的实现示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。
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