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riginal_Data

Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

因为程序是为了实现对纯数值型Excel文档进行导入并生成矩阵,因此有必要对第五列文本值进行删除处理。

Import_Data

Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

import numpy as np
import xlrd

def import_excel_matrix(path):
  table = xlrd.open_workbook(path).sheets()[0] # 获取第一个sheet表
  row = table.nrows # 行数
  col = table.ncols # 列数
  datamatrix = np.zeros((row, col)) # 生成一个nrows行*ncols列的初始矩阵
  for i in range(col): # 对列进行遍历
    cols = np.matrix(table.col_values(x)) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作
    datamatrix[:, x] = cols # 按列把数据存进矩阵中
  return data_matrix

data_file = u'E:\\Python\\2019_4_5\\Learning\\Export_Output.xlsx' # Excel文件存储位置
import_excel_matrix(data_file)

补充知识:python从excel读取的数据为数字时,自动加上.0转化为浮点型的解决

环境:python3+selenium

背景:从excel里面读取2列数据:用户名,密码;用户名 = admin,密码 = 111111

Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

程序执行时,报错了,打印获取到的数据:[{'username': 'admin', 'password': 111111.0}];报错如图:

Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

解决方法:

excel中需要把数据列设置成 文本 格式保存,看到表格中左上角有绿色小三角基本就ok了。再运行成功。

Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作

以上这篇Python导入数值型Excel数据并生成矩阵操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Python,数值型,Excel数据,生成矩阵

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。