读取Excel表格内容

vue-cli3X读取EXCEL数据 项目下引入:npm install xlsx --save 需要调用组件处:import xlsx from 'xlsx' 页面添加:<input type="file" @change="changeFile" /> methods中添加函数: changeFile(e) { var files = e.target.files; var fileReader = n... 阅读详情

读取Excel表格内容

/// <summary>
/// 读取excel文件内容
/// </summary>
/// <param name="filePath">文件路径</param>
/// <param name="columnNum">行数</param>
/// <param name="rowNum">列数</param>
/// <returns></returns>
public DataRowCollection ReadExcel(string filePath, ref int columnNum, ref int rowNum)
{
    FileStream stream = File.Open(filePath, FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.Read);
    IExcelDataReader excelReader = ExcelReaderFactory.CreateOpenXmlReader(stream);

    DataSet result = excelReader.AsDataSet();
    //Tables[0] 下标0表示excel文件中第一张表的数据
    columnNum = result.Tables[0].Columns.Count;
    rowNum = result.Tables[0].Rows.Count;
    return result.Tables[0].Rows;
}

/// <summary>
/// 读取excel表数据,生成对应数组
/// </summary>
/// <param name="excelPath">名称+ID表路径</param>
/// <returns></returns>
public Dictionary<string,string> CreateArrayByExcel(string excelPath, int valueCol,int keyCol = 0)
{
    Dictionary<string, string> dic = new Dictionary<string, string>();

    int columnNum = 0, rowNum = 0;

    string dicValue = "", dicName = "";

    excelPath = excelRootPath + excelPath + ".xlsx";

    DataRowCollection collect = ReadExcel(excelPath, ref columnNum, ref rowNum);

    for (int i = 1; i < rowNum; i++)
    {
        dicName = collect[i][keyCol].ToString();
        dicValue = collect[i][valueCol].ToString();

        if (dic.ContainsKey(dicName))
        {
            dic[dicName] = dicValue;
        }
        else
        {
            dic.Add(dicName, dicValue);
        }
    }
    return dic;
}
c# 读取excel文件的三种方法 VS2010  读取excel文件的三种方法 方法一:NPOI   NPOI参考 优点: NPOI 是 POI 项目的 .NET 版本。POI是一个开源的Java读写Excel、WORD等微软OLE2组件文档的项目。 使用 NPOI 你就可以在没有安装 Office 或者相应环境的机器上对 WORD/EXCEL 文档进行读写。 操作步骤: 一、下载NPOI:http://d 阅读详情

相关推荐

VBA 读取WORD表格中的内容并写入到EXCEL中

读取WORD表格中的内容并写入到EXCEL中

JPC27的博客 1万+

用 FileReader 对象 读取Excel表格并渲染

读取Excel表格并渲染 html页面 <el-button type="primary" size="mini" @click="importExcel">导入</el-button> <input type="file" v-show="false" ref="input_file" accept=".xlsx" @change="importF" /> js事件,需要结合XLSX import XLSX f.

fan2016434589的博客 2036

python读取excel表格内容

python打开excel表格 python打开excel表格,并读取内容 一、使用Pycharm编辑器编写如下代码 示例: python打开excel表格 使用Pycharm编辑器编写如下代码 import xlrd xlsfile="D:\Persional\用户.xls" #excel文件的路径 book=xlrd.open_workbook(xlsfile) #打开excel文件 sheet0=book.sheet_by_index(0) #打开目标sheet页签 c

weixin_47226008的博客 2718

前端使用xlsx插件读取excel文件数据(保姆级教程)

在开发过程中,难免会碰到用前端来处理excel文件的需求,我们需要解析出excel文件的内容然后在以对象的形式展示或者与后端对接

admin_W_KP的博客 2万+

目前为止写法最简单的前端JavaSript读取Excel表格内容

html顶部引入js文件: &lt;script src="../js/xlsx.full.min.js"&gt;&lt;/script&gt; 文件下载地址:https://download.youkuaiyun.com/download/qq_36908841/10627003 文件上传框代码: &lt;input id="lefile" type="file" &gt; 先声明一个全..

qq_36908841的博客 3990

javascript读取excel数据

demo: <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> [removed][removed] </head> <body> <input type="file" /> [removed] /* FileReader共有4种读取方法: 1.readAsArrayBuffer(file):将文件读取为ArrayBuffer。 2.readAsBinaryString(file):将文件读取为二进制字符串 3.readAsDataURL(file):将文件读取为Data URL 4.readAsText(file, [encoding]):将文件读取为文本,encoding缺省值为'UTF-8' */ var wb;//读取完成的数据 var rABS = false; //是否将文件读取为二进制字符串 function importf(obj) {//导入 if(!obj.files) { return; } var f = obj.files[0]; var reader = new FileReader(); reader.onload = function(e) { var data = e.target.result; if(rABS) { wb = XLSX.read(btoa(fixdata(data)), {//手动转化 type: 'base64' }); } else { wb = XLSX.read(data, { type: 'binary' }); } //wb.SheetNames[0]是获取Sheets中第一个Sheet的名字 //wb.Sheets[Sheet名]获取第一个Sheet的数据 document.getElementById("demo")[removed]= JSON.stringify( XLSX.utils.sheet_to_json(wb.Sheets[wb.SheetNames[0]]) ); }; if(rABS) { reader.readAsArrayBuffer(f); } else { reader.readAsBinaryString(f); } } function fixdata(data) { //文件流转BinaryString var o = "", l = 0, w = 10240; for(; l < data.byteLength / w; ++l) o += String.fromCharCode.apply(null, new Uint8Array(data.slice(l *

FileReader 读取.txt|.csv|.xlsx文件、上传图片保存到服务器

FileReader 读取.txt|.csv|.xlsx文件、上传图片保存到服务器

qq_56777778的博客 1735

DFT设计绪论

DFT设计的主要目的是为了将defect-free的芯片交给客户。 产品质量,通常使用Parts Per million(PPM)来衡量。 但是随着IC从SSI到VLSI的发展,在test上花销的时间越来越多,test的quality却很难提高,这使得DFT的engineer不断的发展着DFT的技术。 DFT engineer面对的第一个问题是设计内部的状态的可测试性问题。在...

ahr7882的博客 1195

java读取excel表格内容_java 读取 excel 表格内容

一、添加依赖org.apache.poipoi3.8org.apache.poipoi-ooxml3.812345678910二、工具类根据文件后缀判断 2003 || 2007 || 2010 格式。import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;import org.apache.poi.ss.usermodel.*;import org.a...

weixin_42390525的博客 347

DexProtector内存校验绕过与DEX提取实战

DEX文件是Android应用的核心执行单元,其动态加载与运行时保护机制直接关系到App安全强度。DexProtector作为主流商业加固方案,摒弃传统文件级防护,转而依托ART虚拟机下的匿名内存映射段(anonymous mmap)构建多维校验体系——涵盖字节码完整性校验、内存页属性检测及运行时环境感知。其技术价值在于将防护锚点从静态APK迁移至动态内存态,大幅提升逆向门槛。典型应用场景包括金融类App的防篡改加固、游戏客户端的反外挂保护,以及政企应用的合规性安全增强。本文聚焦DexProtector v

weixin_30315435的博客 714

告别底噪和发热:TPA3255的PCB布局与散热设计保姆级教程(附嘉立创EDA文件)

本文详细解析TPA3255 Class D音频功放的PCB布局与散热设计,提供从电源系统分层架构到热管理系统的全流程优化方案。通过实战案例展示如何消除底噪、降低发热,并附嘉立创EDA文件,助力工程师快速设计高性能音频功放。

weixin_29208077的博客 376

C#读取Excel表格内容的方法

连接字符串 "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;" + "Data Source=" + fileName + ";" + ";Extended Properties=\"Excel 8.0;HDR=YES;IMEX=1\"";  "Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;" + "Data Source="

qq_24852943的博客 6344

AGX Orin设计-外围电路设计之一

AGX ORIN是英伟达Jetson系列中算力规格最高端的模组,其高达200TOPS/275TOPS的算力可以为各类场景提供澎湃的算力支持,本篇文章针对AGX ORIN的常规外围电路设计做分析描述。

zhiyuchenkeji的博客 4477

VC++读取Excel表格和向Excel表格输出内容示范代码

在写程序的过程中大家经常会遇到操作Excel进行表格内容读写的需求,这里我给大家分享一下如何用VC++来实现Excel读取。微软的office系统提供了OLE COM自动化功能,通过COM接口操作word和Excel非常方便,在编写代码时首先需要将Excel类型库引入工程项目中,其主要步骤下:1)在项目菜单中选择“类向导“;2)选择”类型为吕的MFC类“,并从文件中找到office所在的目录,打开...

相生昌专栏 2488

数学建模——相关系数(4)——斯皮尔曼相关系数(spearman)

文章目录引述斯皮尔曼相关系数(spearman)定义 引述 经过之前几节的学习,我们了解并掌握了皮尔逊相关系数。在学习中我们发现,皮尔逊相关系数的使用条件相当苛刻:两组变量必须是连续数据、呈现正态分布,且两者间必须成线性关系。如果我们在数学建模中拿到一组数据无法满足以上条件,那么有没有其他的方法去判断两组变量之间的相关性呢?答案是肯定的,它就是斯皮尔曼相关系数(spearman). 斯皮尔曼相关系...

东 6万+

GAN管CGH40010F设计宽带Doherty功放:如何用ADS搞定输入匹配、合路网络与功分器?

本文详细介绍了基于CGH40010F GaN晶体管的宽带Doherty功放设计流程,重点讲解在ADS平台中实现输入匹配网络、合路网络与功分器的关键技术。通过寄生参数补偿、渐变微带线设计和复合补偿结构等方法,解决了宽带化设计中的核心挑战,最终实现1.7-2.6GHz频段内72%的峰值效率和52%的回退效率。

weixin_42614269的博客 473

php获取excel表格内容,利用PHPExcel如何读取表格中内容

利用PHPExcel如何读取表格的内容呢?话不多说,下面的这篇文章将给大家详细的介绍关于PHPExcel读取表格中内容的方法。先引入类IOFactory.phprequire_once '../PHPExcel/IOFactory.php';$filePath = "test.xlsx"; // 测试文件加载测试文件$inputFileType = PHPExcel_IOFactory::ide...

weixin_42134878的博客 1010

流体动力学仿真软件:Star-CCM+_(15).用户自定义函数与模型

用户自定义函数(User-Defined Functions, UDFs)允许用户编写自己的函数,并在仿真中调用这些函数。UDFs可以用于定义复杂的边界条件、源项、材料属性等。Star-CCM+支持多种编程语言,包括C++、Fortran和Java等,其中最常用的语言是Java。用户自定义模型(User-Defined Models, UDMs)允许用户在仿真中引入自定义的物理模型。这些模型可以用于描述流体行为、化学反应、多相流等复杂现象。Star-CCM+提供了丰富的API来支持UDMs的开发。

kkchenjj的博客 555

html读取excel表格,jQuery读取Excel表格内容

读取Excel表格的内容$('#excel-file').change(function(e){varfiles=e.target.files;varfileReader=newFileReader();fileReader.=function(ev){try{...

weixin_30016961的博客 728

YOLOv10改进 | 主干篇 | 引入FasterNet:Run, Don‘t Walk,追求更快的神经网络

本文引入了 FasterNet 作为 YOLOv10 的主干网络。通过 PConv 算子,我们有效降低了模型的计算冗余。对于追求极致推理速度的场景(如树莓派、Jetson Nano),该改进方案极具价值。建议在训练时配合混合精度训练 (AMP)进一步加速。

weixin_51988935的博客 604

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

java excel 读取表头_java 读取 excel 表格内容

一、添加依赖org.apache.poipoi3.8org.apache.poipoi-ooxml3.812345678910二、工具类根据文件后缀判断 2003 || 2007 || 2010 格式。import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;import org.apache.poi.ss.usermodel.*;import org.a...

weixin_29317963的博客 5634

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

linux qt写入excel文件内容,Qt 读取Excel表格数据 生成Excel表格并写入数据

Qt 读取Excel表格数据 生成Excel表格并写入数据Qt 读取Excel表格数据 生成Excel表格并写入数据修改.pro文件,增加 axcontainerQT += axcontainer导入头文件#include "QFileDialog"#include "QAxObject"生成打开文件窗口QString strFile = QFileDialog::getOpenFil...

weixin_30784365的博客 4178

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

使用Python读取word中表格内容,并将表格内容读取到EXCEL中

使用Python读取word中表格内容,并将表格内容读取到EXCEL中

qq_42092076的博客 1386

java 读取 excel 表格内容

java 读取 excle 表格内容 一、添加依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.8</version> <...

weixin_40467684的博客 5395

python读取pdf内容写入到Excel表格中

读取文件夹中的所有 PDF 文件。提取每个 PDF 文件的全文内容。创建一个新的 Excel 表格或使用现有的表格。将提取的内容粘贴到表格中,每个 PDF 的内容放在一个垂直单元格中。保存表格文件。以上代码可以帮助你从 PDF 文件夹中提取内容并将其导出到一个 Excel 文件中,每个 PDF 的内容放在 Excel 文件的一列中,方便进一步处理和分析。

arron_12的博客 1574
上一篇: C# 去除字符串中相连的重复字符
下一篇: 脚本出现No MonoBehaviour Scripts in the file...
刘星看流星
博客等级 码龄9年 8粉丝 36原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值