用python写一段程序，需求1：读取excel中的x与y轴坐标值以及对应的高度。需求2：赋予每个坐标点3种状态，初始状态为0 需求3：读取excel表格中的风速风向数据，根据给定的计算公式计算蔓延因子 需求4：给定初始起火点，即状态从0到1，给定初始速度，乘以蔓延因子得到八个方向上的蔓延速度，乘以时间步长5分钟，得到新的蔓延范围。蔓延时间为1800分钟

以下是一个基本的实现，其中需要注意读取Excel文件需要使用第三方库openpyxl，需要先使用pip安装。 ```python import openpyxl import math # 读取Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx') ws = wb.active # 读取x、y、高度以及风速风向数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_col=4, values_only=True): x, y, height, wind = row data.append((x, y, height, wind)) # 计算蔓延因子 def calculate_spread_factor(wind): # 根据给定的计算公式计算蔓延因子 return math.sqrt(wind) # 初始化状态为0 status = [0] * len(data) # 给每个坐标点3种状态 def set_status(idx, value): # 如果状态已经为1，则不进行任何修改 if status[idx] == 1: return # 如果状态为0，则更新为给定的值 if status[idx] == 0: status[idx] = value # 如果状态为2，则需要判断是否需要更新为给定的值 if status[idx] == 2: if value == 1: status[idx] = 1 # 给定初始起火点，即状态从0到1 set_status(0, 1) # 给定初始速度 speed = 10 # 计算蔓延速度 def calculate_spread_speed(idx, spread_factor): x, y, height, wind = data[idx] # 计算蔓延速度 spread_speed = speed * spread_factor return spread_speed # 计算新的蔓延范围 def calculate_spread_range(idx, spread_speed, time_step): x, y, height, wind = data[idx] # 计算新的蔓延范围 new_x = x + spread_speed * math.cos(math.radians(wind)) * time_step new_y = y + spread_speed * math.sin(math.radians(wind)) * time_step return new_x, new_y # 蔓延时间为1800分钟，每5分钟更新一次 for i in range(1, 181): for j in range(len(data)): # 如果当前状态为1，则更新周围坐标点的状态 if status[j] == 1: # 计算蔓延因子 spread_factor = calculate_spread_factor(data[j][3]) # 计算8个方向上的蔓延速度 spread_speeds = [calculate_spread_speed(j-31, spread_factor), calculate_spread_speed(j-30, spread_factor), calculate_spread_speed(j-29, spread_factor), calculate_spread_speed(j-1, spread_factor), calculate_spread_speed(j+1, spread_factor), calculate_spread_speed(j+29, spread_factor), calculate_spread_speed(j+30, spread_factor), calculate_spread_speed(j+31, spread_factor)] # 更新周围坐标点的状态 for k in range(8): new_x, new_y = calculate_spread_range(j, spread_speeds[k], 5) if new_x >=0 and new_x <= 100 and new_y >=0 and new_y <= 100: idx = int(new_y) * 100 + int(new_x) set_status(idx, 2) # 将状态为2的点更新为1 elif status[j] == 2: set_status(j, 1) # 输出结果 for i in range(len(data)): print(f"坐标({data[i][0]}, {data[i][1]})的状态为{status[i]}") ``` 需要注意的是，上述实现中并没有完全按照需求3进行计算蔓延因子，实际应用中需要根据具体情况进行调整。