打开一个excel表，从第二个工作簿中取得 第三行的所有数据， 保存到numpy数组中， 显示在屏幕上

你可以使用Python中的pandas库来打开Excel表格，并使用iloc函数来获取第二个工作簿的第三行数据，然后将其转换为numpy数组并显示在屏幕上。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 打开Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=1)

# 获取第二个工作簿的第三行数据
data = df.iloc[2].values

# 将数据转换为numpy数组并显示在屏幕上
print(np.array(data))

请注意，这里的示例代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

相关问题

用python写一个程序，这个程序可以打开一个excel表，从第二个工作簿中取得第三行的所有数据，保存到numpy数组中， 显示在屏幕上

好的，这个问题可以回答。以下是Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 打开Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 获取第三行数据
data = df.iloc[2].values

# 保存到numpy数组中
arr = np.array(data)

# 显示在屏幕上
print(arr)

请注意，这个程序假设Excel表格的文件名为`example.xlsx`，第二个工作簿的名称为`Sheet2`，并且第三行是数据行。如果这些条件不符合，请相应地修改代码。

用python选取excel表格里面的从H到CY列的4到6行然后每一列分别计算平均值并将所有数据保存到一个numpy数组中

好的，可以使用Python中的pandas和numpy库来完成这个任务。下面是一个可能的实现方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 选取H到CY列的4到6行
data = df.iloc[3:6, 7:98]

# 计算每一列的平均值
means = np.mean(data, axis=0)

# 保存到numpy数组
zhong = np.array(means)

这样，`zhong`数组就包含了每一列的平均值。