三维numpy数组输出为Excel文件

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：

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：

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。

numpy读取excel转为tensor

在Python中，我们可以使用NumPy库来处理数组数据，而Pandas则常用于数据处理。如果需要将Excel文件的数据转换成Tensor（在深度学习中通常是张量），首先你需要通过pandas读取Excel文件，然后加载到DataFrame中，最后可以利用NumPy将DataFrame转换为数组。

以下是一个简单的步骤：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 2. 将DataFrame转换为NumPy数组
data_array = df.values

# 如果你想创建一个四维张量（假设你的DataFrame有三列和多行），你可以按照行堆叠：
# data_tensor = np.expand_dims(data_array, axis=0)  # 添加一个新的维度作为样本数
# 或者如果数据已经是二维并且你希望它有一维代表样本数，可以直接使用：
# data_tensor = data_array.reshape(-1, data_array.shape[1])

# 现在`data_tensor`就是一个NumPy数组，如果你打算用作张量，并且需要进一步导入如TensorFlow或PyTorch，你可以这样做：
# import torch
# tensor = torch.from_numpy(data_tensor)