使用Python读取Excel文件共十二组数据画出波形图、数据值分布柱状图，采用函数/模块定义，取出各组中数据最大值、最小值、平均值、数据总点数 取出特定跨度内的数据片段并画图显示

好的，这里提供一份代码参考：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)

# 定义函数，绘制波形图和数据值分布柱状图
def plot_waveform(data):
    # 绘制波形图
    fig, axs = plt.subplots(nrows=len(data), figsize=(8, 4*len(data)))
    for i, (name, df) in enumerate(data.items()):
        axs[i].plot(df['x'], df['y'])
        axs[i].set_title(name)
        axs[i].set_xlabel('x')
        axs[i].set_ylabel('y')

    # 绘制数据值分布柱状图
    fig, axs = plt.subplots(nrows=len(data), figsize=(8, 4*len(data)))
    for i, (name, df) in enumerate(data.items()):
        axs[i].hist(df['y'], bins=20)
        axs[i].set_title(name)
        axs[i].set_xlabel('y')
        axs[i].set_ylabel('count')

    plt.show()

# 调用函数，绘制波形图和数据值分布柱状图
plot_waveform(data)

# 定义函数，计算各组数据的最大值、最小值、平均值和数据总点数
def calculate_stats(data):
    stats = {}
    for name, df in data.items():
        stats[name] = {
            'max': np.max(df['y']),
            'min': np.min(df['y']),
            'mean': np.mean(df['y']),
            'count': len(df)
        }
    return stats

# 调用函数，计算各组数据的最大值、最小值、平均值和数据总点数
stats = calculate_stats(data)
print(stats)

# 定义函数，取出特定跨度内的数据片段并绘制图形
def plot_data_within_range(data, name, start, end):
    df = data[name][(data[name]['x'] >= start) & (data[name]['x'] <= end)]
    plt.plot(df['x'], df['y'])
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.show()

# 调用函数，取出特定跨度内的数据片段并绘制图形
plot_data_within_range(data, 'data1', 2, 6)

这里假设Excel文件中有多个sheet，每个sheet对应一组数据。其中，每个sheet包含两列数据：x和y。以上代码中的函数/模块定义包括：

- `plot_waveform(data)`：绘制波形图和数据值分布柱状图。
- `calculate_stats(data)`：计算各组数据的最大值、最小值、平均值和数据总点数。
- `plot_data_within_range(data, name, start, end)`：取出特定跨度内的数据片段并绘制图形。

你可以根据具体的数据格式和需求进行相应的修改。