1.方法一:xlwt

1.1 安装包

pip install xlwt

1.2 保存数据到 Excel

import xlwt
import numpy as np
import random
# 新建表格
book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8', style_compression=0)
sheet = book.add_sheet('mysheet', cell_overwrite_ok=True) #设置多个sheet
# 往第一行写入名称
sheet.write(0, 0, "espisode")
sheet.write(0, 1, "reward")
episode=100
reward=random.sample(range(50, 150), episode)
for i in range(100):
# 将数据写入前两列
sheet.write(i+1, 1, reward[i]) # 第i+1行0列
sheet.write(i+1, 0, i+1) # 第i+1行1列
# 保存表格
book.save('data.xls')

效果:

2. 方法二:openpyxl

pip install openpyxl
from openpyxl import Workbook
#新建对象
wb=Workbook()
#激活sheet
sheet=wb.active
#给sheet一个名字
sheet.title='mysheet'
# 增加一行的语法是
# sheet.append(一维的list或tuple)
sheet.append(['编号','姓名','年龄','性别'])
sheet.append([1,'556',20,'男'])
sheet.append([2,'770',22,'男'])
# 保存
wb.save('test.xlsx')

效果:

2.1 超详细例子

自己代码例子:数据过大保存到第三四列

def save(train_episode, test_episode, train_reward, evaluate_reward):
book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8', style_compression=0)
sheet = book.add_sheet('train', cell_overwrite_ok=True) # 设置多个sheet
sheet2 = book.add_sheet('evaluate', cell_overwrite_ok=True)
# 往第一行写入名称
sheet.write(0, 0, "train_episode")
sheet.write(0, 1, "train_reward")
for i in train_episode:
# 将数据写入前两列
sheet.write(i+1, 1, train_reward[i]) # 第i+1行0列
sheet.write(i+1, 0, i+1) # 第i+1行1列
if i >=60000:
sheet.write(0, 2, "train_episode")
sheet.write(0, 3, "train_reward")
for j in (train_episode-60000):
sheet.write(j+1, 3, train_reward[i]) # 第i+1行0列
sheet.write(j+1, 2, train_episode) # 第i+1行1列
sheet2.write(0, 0, "episode")
sheet2.write(0, 1, "evaluate_reward")
for k in test_episode:
# 将数据写入前两列
sheet.write(k+1, 1, evaluate_reward[k]) # 第i+1行0列
sheet.write(k+1, 0, k+1) # 第i+1行1列
# 保存表格
book.save('reward.xls')

3.xlrd读取excel文件并画图

3.1 安装以及相关报错

pip install xlrd

值得注意的是:文件格式要保存为xls【excel数据存储另存为xls比较稳妥】,直接改后缀名可能还会报错,报错如下:

Excel xlsx file; not supported

Unsupported format, or corrupt file: Expected BOF record; found b'<?xml ve'

3.2 代码例子:

import xlwt
import random import matplotlib.pyplot as plt
import xlrd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
x_data=[]
y_data=[] data = xlrd.open_workbook('text.xls')
table = data.sheets()[0] cap = table.col_values(1) #读取第二列数据
cap1 = table.col_values(0)#读取第一列数据
#print(cap) #打印出来检验是否正确读取 for i in range(0,998):
y_data.append(cap[i])
x_data.append(cap1[i]*50) #对第一列数据扩大50倍 plt.plot(x_data, y_data,color="#006bac")
plt.title('标题')
plt.legend()#标签 plt.xlabel('episodes')
plt.ylabel('Average reward')
plt.show()

3.3 代码多图例子

import xlrd
import matplotlib.pyplot as plt
#调节字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
#导入excel文件,以及第几张表
data = xlrd.open_workbook('GDP2(已自动还原).xls')
table = data.sheets()[0]
#第一个图的数据
t1 = table.col_values(1)
tt = t1[1:90]
xAxis1 = range(1929,2018)
#第二个图的数据
t2 = table.col_values(2)
tu = t2[27:90]
xAxis2 = range(1955,2018)
#第三个图的数据
t3 = table.col_values(3)
tv = t3[20:90]
xAxis3 = range(1948,2018)
#第四个图的数据
t4 = table.col_values(4)
tw = t4[42:90]
xAxis4 = range(1970,2018)
#作图
plt.plot(xAxis1, tt, label='美国GDP')
plt.plot(xAxis2, tu, label='日本GDP')
plt.plot(xAxis3, tv, label='英国GDP')
plt.plot(xAxis4, tw, label='韩国GDP')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('GDP现价')
plt.title("各国GDP的变化")
plt.legend()
plt.show()

Python xlwt数据保存到 Excel中以及xlrd读取excel文件画图的更多相关文章

  1. Python将数据保存到CSV中

    #coding:utf-8import csv headers = ['ID','UserName','Password','Age','Country'] rows = [(1001,'qiye', ...

  2. Python爬虫数据保存到MongoDB中

    MongoDB是一款由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储方式类似于JSON对象,它的字段值可以是其它文档或数组,但其数据类型只能是String文本型. ...

  3. 1.scrapy爬取的数据保存到es中

    先建立es的mapping,也就是建立在es中建立一个空的Index,代码如下:执行后就会在es建lagou 这个index.     from datetime import datetime fr ...

  4. Excel文件数据保存到SQL中

    1.获取DataTable /// <summary> /// 查询Excel文件中的数据 /// </summary> /// <param name="st ...

  5. 将爬取的数据保存到mysql中

    为了把数据保存到mysql费了很多周折,早上再来折腾,终于折腾好了 安装数据库 1.pip install pymysql(根据版本来装) 2.创建数据 打开终端 键入mysql -u root -p ...

  6. c# 抓取和解析网页,并将table数据保存到datatable中(其他格式也可以,自己去修改)

    使用HtmlAgilityPack 基础请参考这篇博客:https://www.cnblogs.com/fishyues/p/10232822.html 下面是根据抓取的页面string 来解析并保存 ...

  7. Redis使用场景一,查询出的数据保存到Redis中,下次查询的时候直接从Redis中拿到数据。不用和数据库进行交互。

    maven使用: <!--redis jar包--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> < ...

  8. [python]mysql数据缓存到redis中 取出时候编码问题

    描述: 一个web服务,原先的业务逻辑是把mysql查询的结果缓存在redis中一个小时,加快请求的响应. 现在有个问题就是根据请求的指定的编码返回对应编码的response. 首先是要修改响应的bo ...

  9. 在scrapy中将数据保存到mongodb中

    利用item pipeline可以实现将数据存入数据库的操作,可以创建一个关于数据库的item pipeline 需要在类属性中定义两个常量 DB_URL:数据库的URL地址 DB_NAME:数据库的 ...

  10. Python用xlrd读取Excel数据到list中再用xlwt把数据写入到新的Excel中

    一.先用xlrd读取Excel数据到list列表中(存入列表中的数据如下图所示) import xlrd as xd #导入需要的包 import xlwt data =xd.open_workboo ...

随机推荐

  1. POJ 3159 :Candies 【线性差分约束 链式前向星 栈优化SPFA】

    Candies POJ - 3159 题意: 给N个小朋友分糖, 给出M组约束a, b, c表示b的糖果不能比a多c个以上, 求1号和N号的最大糖果差异数 题解: 非常显然的线性查分约束问题 对于a, ...

  2. 【每日一题】12.Running Median (对顶堆)

    补题链接:Here 题意:动态的维护中位数的问题,依次读入一个整数,每当总个数为奇数时输出此时序列的中位数 使用对顶堆的在线做法. 为了实时找到中位数,我们可以建议两个二叉堆:一个小根堆.一个大根堆. ...

  3. Java 多线程上下文传递在复杂场景下的实践

    一.引言 海外商城从印度做起,慢慢的会有一些其他国家的诉求,这个时候需要我们针对当前的商城做一个改造,可以支撑多个国家的商城,这里会涉及多个问题,多语言,多国家,多时区,本地化等等.在多国家的情况下如 ...

  4. Android NativeCrash 捕获与解析

    Android 开发中,NE一直是不可忽略却又异常难解的一个问题,原因是这里面涉及到了跨端开发和分析,需要同时熟悉 Java,C&C++,并且需要熟悉 NDK开发,并且解决起来不像 Java异 ...

  5. fetch概述

    1.基本特性 更加简单的数据获取方式,功能更强大.更灵活,可以看做是xhr的升级版 基于promise实现 2.语法结构 3.fetch的基本用法

  6. apache mina

    本文为博主原创,未经允许不得转载: Apache Mina(Apache Multipurpose Infrastructure for Network Applications)是一个基于Java的 ...

  7. AMBA总线介绍-02

    AMBA总线介绍 1 HSIZE AHB总线的地址位宽和数据位宽一般都是32bit,一个字节8bit,一个字节占用一个地址空间,但当一个32bit的数据写入一个存储器中或者从一个存储器中读取,32bi ...

  8. 如何让pc端网站在手机上可以等比缩放的整个显示

      将 头部标签的  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0&qu ...

  9. 类外static函数定义要不要加static关键字?

    类外static函数定义要不要加static关键字? 先说答案:不需要. 错误代码: #include<iostream> #include<memory> using nam ...

  10. Nginx日志规则以及根据日志进行性能问题判断的思路

    Nginx日志规则以及根据日志进行性能问题判断的思路 背景 Nginx是开源方案里面能实现反向代理 负载均衡的首选. 但是有时候性能出问题比较难以分析和定位, 不知道是不是nginx的瓶颈 性能问题的 ...