三维numpy数组输出为Excel文件
时间: 2023-06-04 21:07:02 浏览: 677
您可以使用 pandas 库将三维 numpy 数组转换为 DataFrame,然后使用 to_excel() 方法将 DataFrame 输出为 Excel 文件。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建示例三维 numpy 数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# 将三维 numpy 数组转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(arr.reshape(-1, arr.shape[-1]), columns=['col1', 'col2'])
# 将 DataFrame 输出为 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
其中 reshape 函数用于将三维数组转换为二维数组,-1 表示自动计算行数,arr.shape[-1] 表示列数。输出的 Excel 文件名为 output.xlsx,去除了行号。
相关问题
python中,现在有20个excel表,每个excel表有40481行,一列,每一个excel对应着一个三维输入,也就是说每个三维输入对应着一个40481行,一列的excel表格,一共有20个不同的三维输入,怎么把上述对应关系转化为一个(40481,3,20)的数组?
要将上述对应关系转化为一个(40481,3,20)的数组,你可以使用 pandas 和 numpy 库来实现。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import glob
# 创建一个空的 numpy 数组
combined_array = np.zeros((40481, 3, 20))
# 获取文件夹中所有的文件路径
file_paths = glob.glob("/path/to/folder/*.xlsx") # 将 "/path/to/folder/" 替换为你的文件夹路径
# 循环遍历每个文件路径
for i, file_path in enumerate(file_paths):
# 读取当前文件的数据
df = pd.read_excel(file_path)
# 将当前文件的数据转化为 numpy 数组
array = df.iloc[:, 0].values.reshape((40481, 1))
# 将当前数组的数据添加到合并的数组中
combined_array[:, :, i] = array
# 打印合并后的数组形状
print(combined_array.shape)
```
上述代码假设每个 Excel 文件中只有一列数据,并且数据从第一行开始。如果实际情况不符合这些假设,请在代码中相应地进行修改。
请确保在运行代码之前,将 `/path/to/folder/` 替换为包含你要处理文件的文件夹路径。
上述代码将每个 Excel 文件读取为一个 numpy 数组,并将其放置在合并的数组中的相应位置。最终得到的 `combined_array` 是一个(40481,3,20)的数组,其中每个维度对应着 40481 行,3 列和 20 个不同的三维输入。你可以根据需要对 `combined_array` 进行进一步的处理和分析。
在python中,怎么将excel中的某几列数据作为二维数组的数据幅值给x
把Excel中的数据读入到Python中,然后使用numpy库中的loadtxt()函数将所需要的列读取到一个二维数组中,示例如下:
```python
import numpy as np
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('data.xlsx')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 读取所需要的列
col1 = sheet.col_values(0)
col2 = sheet.col_values(1)
col3 = sheet.col_values(2)
# 将列合并成一个二维数组
x = np.array([col1, col2, col3]).T
```
其中,`data.xlsx`是Excel文件名,0表示第一个工作表(sheet),0、1、2分别表示第一、二、三列数据。最后的`.T`表示将矩阵进行转置,使得每一行为一个样本,每一列为一个特征。
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