用python写一段程序，需求1：读取excel中的x与y轴坐标值以及对应的高度。需求2：赋予每个坐标点3种状态，初始状态为0 需求3：读取excel表格中的风速风向数据，根据给定的计算公式计算蔓延因子 需求4：给定初始起火点，即状态从0到1，给定初始速度，乘以蔓延因子得到八个方向上的蔓延速度，乘以时间步长5分钟，得到新的蔓延范围

以下是符合您需求的Python程序：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 将x，y轴坐标和高度值存储到数组中
x = np.array(df['x'])
y = np.array(df['y'])
height = np.array(df['height'])

# 给每个坐标点赋予初始状态0
state = np.zeros(len(x))

# 读取Excel表格中的风速和风向数据
wind_speed = np.array(df['wind_speed'])
wind_direction = np.array(df['wind_direction'])

# 根据给定的计算公式计算蔓延因子
f = 2.7 * np.exp(0.057 * wind_speed)

# 给定初始起火点，将状态从0变为1
init_point = (10, 10) # 假设起火点坐标为(10, 10)
init_index = np.where((x == init_point[0]) & (y == init_point[1]))[0][0]
state[init_index] = 1

# 给定初始速度，计算八个方向上的蔓延速度
init_speed = 10 # 假设初始速度为10m/s
time_step = 5 # 时间步长为5分钟
dx = np.array([-1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1]) # 八个方向的x轴偏移量
dy = np.array([-1, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 1]) # 八个方向的y轴偏移量

for i in range(len(x)):
    if state[i] == 1:
        for j in range(8):
            new_x = x[i] + dx[j]
            new_y = y[i] + dy[j]
            if (new_x in x) and (new_y in y):
                new_index = np.where((x == new_x) & (y == new_y))[0][0]
                speed = init_speed * f[new_index]
                new_state = speed * time_step + state[i]
                if new_state > 0.5: # 判断是否蔓延到该点
                    state[new_index] = new_state

# 输出新的蔓延范围
print(np.where(state > 0)[0])

在该程序中，我们使用Pandas库读取Excel文件中的数据，并使用NumPy库将x，y轴坐标和高度值存储到数组中。接着，我们给每个坐标点赋予初始状态0，并读取Excel表格中的风速和风向数据。然后，我们根据给定的计算公式计算蔓延因子。接下来，我们给定初始起火点，将状态从0变为1，并给定初始速度，计算八个方向上的蔓延速度。最后，我们输出新的蔓延范围。