读取excel表中一列数据存为数组a，读取txt文件中的每一行为一个划分位置，根据txt文件中的数组划分位置对数组a进行划分，并输出划分结果

好的，针对你的问题，我可以给出以下Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，并将第一列数据存为数组a
df = pd.read_excel('data.xlsx')
a = df.iloc[:, 0].values.tolist()

# 读取txt文件中的划分位置
with open('positions.txt', 'r') as f:
    positions = [int(line.strip()) for line in f.readlines()]

# 根据划分位置对数组a进行划分
start = 0
for pos in positions:
    print(a[start:pos])
    start = pos
print(a[start:])

其中，需要将Excel文件名和txt文件名替换为你实际使用的文件名。这段代码中，首先使用pandas模块读取Excel文件中的第一列数据，存为数组a；然后读取txt文件中的每一行，将其转换为整数类型存入数组positions中；最后，根据划分位置对数组a进行划分，并输出划分结果。

相关问题

读取excel表中一列数据存为数组a，读取txt文件中的每一行为一个划分位置，根据txt文件中的划分位置对数组a进行划分，并输出划分结果

好的，我来帮你解决这个问题。

首先，需要用到Python中的pandas库来读取Excel表格中的一列数据，并将其转化为数组。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
a = df['column_name'].values

这样就可以将Excel表格中名为`column_name`的列转化为一个数组a。

接下来，我们需要读取txt文件中的每一行内容，并根据这些内容对数组a进行划分。

with open('your_txt_file.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    partitions = [int(line.strip()) for line in lines]

result = []
start = 0
for p in partitions:
    result.append(a[start:p])
    start = p

# 最后一段
result.append(a[start:])

这里，我们首先使用`with open()`语句读取txt文件中的每一行内容，并将其转化为一个整数列表`partitions`。

然后，我们使用一个循环对数组a进行划分，并将划分结果存储在列表`result`中。

最后，我们还需要将数组a的最后一部分也加入到`result`中，以防止漏掉最后一段数据。

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
a = df['column_name'].values

with open('your_txt_file.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    partitions = [int(line.strip()) for line in lines]

result = []
start = 0
for p in partitions:
    result.append(a[start:p])
    start = p

# 最后一段
result.append(a[start:])

print(result)

希望能够帮助到你！

读取excel表中一列数据存为数组a，读取txt文件,txt中每一行为一个划分位置，根据位置数组对数组a进行划分，并输出划分结果

好的，我来为您解答。根据您的要求，我推荐使用Python语言实现。

1. 读取Excel表格中的一列数据存为数组a

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并将指定列的数据存为数组a。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 取出指定列的数据存为数组a
a = df['column_name'].values.tolist()

其中，'data.xlsx'是Excel文件的路径，'column_name'是要读取的列的列名。

2. 读取txt文件并将每行数据存为一个元素的列表

同样可以使用Python来实现。具体代码如下：

with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    # 去除每个元素后面的换行符
    lines = [line.strip() for line in lines]

其中，'data.txt'是txt文件的路径。

3. 对数组a进行划分并输出结果

根据位置数组对数组a进行划分，可以使用Python中的切片操作。具体代码如下：

# 假设位置数组为positions
positions = [0, 3, 6, 9]

# 对数组a进行划分
result = [a[positions[i]:positions[i+1]] for i in range(len(positions)-1)]

# 输出划分结果
for r in result:
    print(r)

其中，假设位置数组为positions，表示将数组a分为4段，分别是a[0:3]、a[3:6]、a[6:9]、a[9:]。划分结果存储在result列表中，然后遍历该列表输出每一段划分结果即可。

完整代码如下：

import pandas as pd

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

# 取出指定列的数据存为数组a
a = df['column_name'].values.tolist()

# 读取txt文件并将每行数据存为一个元素的列表
with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    # 去除每个元素后面的换行符
    lines = [line.strip() for line in lines]

# 对数组a进行划分
positions = [0] + [int(line) for line in lines] + [len(a)]
result = [a[positions[i]:positions[i+1]] for i in range(len(positions)-1)]

# 输出划分结果
for r in result:
    print(r)

其中，假设txt文件中每一行为一个划分位置，我们将其存为lines列表。然后将划分位置的数组合并到positions数组中，使用切片操作对数组a进行划分，并输出划分结果。