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import xlsxwriter怎么运行

时间: 2024-09-09 20:04:43 浏览: 90
`import xlsxwriter` 是Python中用于操作Excel文件的一个库,它允许你在程序中创建、修改和保存XLSX格式的工作簿。要使用这个库,你需要按照以下步骤运行: 1. 首先,确保已经安装了 `xlsxwriter` 库。如果还没有安装,可以使用pip来安装: ``` pip install xlsxwriter ``` 2. 导入库到你的Python脚本或交互环境中: ```python import xlsxwriter ``` 3. 创建一个工作簿实例,通常命名为 `workbook`: ```python workbook = xlsxwriter.Workbook('output.xlsx') ``` 4. 然后你可以创建工作表、添加单元格数据、设置样式等。例如,创建一个工作表并写入一行数据: ```python worksheet = workbook.add_worksheet() worksheet.write('A1', 'Hello, World!') ``` 5. 完成操作后,记得关闭工作簿: ```python workbook.close() ``` 这只是一个基本示例,`xlsxwriter`的功能非常丰富,支持更多的功能如合并单元格、图表插入等。
相关问题

import xlsxwriter import xlsxwriter

您好!对于您的第一个问题,我理解您想问的是如何在Python中使用xlsxwriter模块来创建Excel文件和工作表。 首先,确保您已经安装了xlsxwriter模块。您可以使用以下命令来安装它: ``` pip install xlsxwriter ``` 然后,您可以按照以下示例代码使用xlsxwriter模块来创建Excel文件和工作表: ```python import xlsxwriter # 创建一个新的Excel文件 workbook = xlsxwriter.Workbook('output.xlsx') # 创建一个工作表 worksheet = workbook.add_worksheet() # 在工作表中写入数据 worksheet.write('A1', 'Hello') worksheet.write('B1', 'World') # 关闭Excel文件 workbook.close() ``` 在上面的示例中,我们首先导入了xlsxwriter模块。然后,我们使用`xlsxwriter.Workbook`类创建一个新的Excel文件,并将其命名为"output.xlsx"(可以根据需要更改文件名)。接下来,我们使用`workbook.add_worksheet()`方法创建一个新的工作表。我们使用`worksheet.write()`方法在工作表的A1和B1单元格中写入了一些数据。最后,我们使用`workbook.close()`方法关闭Excel文件。 希望这可以帮助您开始使用xlsxwriter模块创建Excel文件和工作表。如果您还有其他问题,请随时提问!

import xlsxwriter as xlwt

您好,xlwt 是 Python 的一个第三方库,用于在 Excel 文件中写入数据。但是,需要注意的是,xlwt 只支持写入 xls 格式的文件,不支持写入 xlsx 格式的文件。如果您需要写入 xlsx 格式的文件,可以考虑使用 xlsxwriter 库。以下是一个使用 xlsxwriter 库创建一个 Excel 文件并写入数据的示例代码: ```python import xlsxwriter # 创建一个 Excel 文件 workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx') # 添加一个工作表 worksheet = workbook.add_worksheet() # 写入数据 worksheet.write('A1', 'Hello') worksheet.write('B1', 'World') # 关闭 Excel 文件 workbook.close() ``` 这个示例代码创建了一个名为 example.xlsx 的 Excel 文件,并在其中添加了一个工作表。然后,它在 A1 单元格写入了字符串 "Hello",在 B1 单元格写入了字符串 "World"。最后,它关闭了 Excel 文件。
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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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