<think>我们之前使用了pandas的read_excel来读取Excel文件，而xlrd是另一个常用的库，特别是在处理旧版Excel文件（.xls）时。但是注意，xlrd在2.0.0版本之后不再支持.xlsx文件（只支持.xls）。因此，我们通常使用openpyxl或pandas（内部使用xlrd或openpyxl）来处理.xlsx文件。
不过，如果你特别要求使用xlrd，我们可以修改文件读取部分。但请注意，如果文件是.xlsx格式，我们需要确保安装的是xlrd<2.0.0（支持.xlsx）或者使用openpyxl。
考虑到兼容性，我们通常更推荐使用pandas，因为它可以自动根据文件格式选择引擎。但为了满足要求，下面将展示如何使用xlrd读取Excel文件。
步骤：
1. 检查文件扩展名，如果是.xls，使用xlrd；如果是.xlsx，使用openpyxl或者xlrd（如果版本<2.0.0）？但是为了避免版本问题，我们这里统一使用xlrd（仅用于.xls）和openpyxl（用于.xlsx）？但这样会增加复杂性。
另一种做法是：我们使用xlrd来读取文件，但要求用户安装兼容版本的xlrd（即1.2.0版本，可以同时支持.xls和.xlsx）。但是，xlrd在1.2.0版本后停止了对.xlsx的支持，所以如果我们要用xlrd读取.xlsx，必须安装1.2.0或更早版本。然而，这并不推荐，因为新版本的xlrd只支持.xls。
因此，我们建议：如果文件是.xls，使用xlrd；如果是.xlsx，使用openpyxl。或者，我们可以使用pandas，它会自动处理引擎问题。
但是，题目要求使用xlrd，所以我们假设文件是.xls格式，或者安装的是xlrd 1.2.0（支持.xlsx）。
然而，为了代码的健壮性，我们最好还是根据文件扩展名来选择引擎。但这里我们按照要求，使用xlrd来读取，并假设用户安装的是xlrd 1.2.0（可以读取.xls和.xlsx）或者文件是.xls格式。
修改文件加载函数，使用xlrd：
注意：xlrd读取Excel文件后，我们需要手动将其转换为numpy数组。
但是，由于xlrd的使用相对底层，我们可能需要自己遍历行和列。下面我们写一个函数，用xlrd读取Excel文件并提取前两列数据。
但是，如果文件很大，使用xlrd可能比pandas慢，因为我们需要逐行读取。
另外，我们也可以使用xlrd读取整个工作表然后转换为数组。
步骤：
1. 打开工作簿
2. 获取第一个工作表
3. 读取所有行，提取前两列（假设第一行是标题，第二行开始是数据）
但是，我们之前的代码假设第一行是标题，所以这里我们也跳过第一行。
我们修改`load_mirror_positions`函数，当使用xlrd时：
但是，由于我们之前已经有一个智能查找文件的函数，现在我们在找到文件后，用xlrd读取。
不过，考虑到用户可能没有安装xlrd，我们应该在代码中检查并提示安装。
所以，我们修改后的文件加载函数如下：</think>### 使用 xlrd 库读取 Excel 附件数据
`xlrd` 是一个专门用于读取 Excel 文件的 Python 库，尤其适合处理 `.xls` 格式的文件。以下是如何使用 `xlrd` 替代 `pandas` 来读取附件数据的完整解决方案：
```python
import xlrd
import numpy as np
import os
import sys
import glob
def load_mirror_positions_with_xlrd():
"""使用 xlrd 加载定日镜位置数据"""
# 查找可能的附件文件
file_path = find_mirror_data_file()
if not file_path:
print("警告: 未找到附件文件，使用示例数据")
return generate_sample_data()
print(f"找到定日镜数据文件: {file_path}")
try:
# 打开工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(file_path)
# 获取第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 确定数据列的位置
x_col, y_col = find_coordinate_columns(sheet)
# 提取坐标数据
mirror_positions = []
for row_idx in range(1, sheet.nrows): # 跳过标题行
try:
x_val = sheet.cell_value(row_idx, x_col)
y_val = sheet.cell_value(row_idx, y_col)
# 确保值是数字
if isinstance(x_val, (int, float)) and isinstance(y_val, (int, float)):
mirror_positions.append([x_val, y_val])
except:
continue # 跳过格式错误的行
if not mirror_positions:
print("警告: 文件中未找到有效坐标数据，使用示例数据")
return generate_sample_data()
print(f"成功读取 {len(mirror_positions)} 个定日镜位置")
return np.array(mirror_positions)
except xlrd.XLRDError as e:
print(f"xlrd 读取错误: {e}")
except Exception as e:
print(f"读取文件时出错: {e}")
print("警告: 文件读取失败，使用示例数据")
return generate_sample_data()
def find_mirror_data_file():
"""查找可能的定日镜位置数据文件"""
# 尝试的文件名模式
patterns = [
'附件.xlsx', '附件.xls', '定日镜位置.xlsx',
'mirror_positions.xlsx', 'heliostat_data.xlsx',
'data.xlsx', 'input_data.xlsx', '*.xls', '*.xlsx'
]
# 尝试所有可能的文件
for pattern in patterns:
matches = glob.glob(pattern)
if matches:
return matches[0] # 返回第一个匹配的文件
# 没有找到文件
return None
def find_coordinate_columns(sheet):
"""确定坐标列的位置"""
# 可能的列名
possible_names = ['x', 'y', '坐标x', '坐标y', 'x坐标', 'y坐标', 'position_x', 'position_y']
# 检查第一行标题
header_row = sheet.row_values(0)
# 尝试匹配列名
x_col = None
y_col = None
for col_idx, header in enumerate(header_row):
header_lower = str(header).lower()
if 'x' in header_lower and not y_col: # 避免将同一个列同时识别为x和y
x_col = col_idx
elif 'y' in header_lower and not x_col:
y_col = col_idx
# 如果找到两个列，返回结果
if x_col is not None and y_col is not None:
return x_col, y_col
# 如果只找到一个列，尝试寻找另一个
if x_col is not None:
# 尝试下一个列作为y
if x_col + 1 < sheet.ncols:
y_col = x_col + 1
return x_col, y_col
# 默认使用前两列
print("警告: 无法确定坐标列，使用前两列作为坐标")
return 0, 1
def generate_sample_data():
"""生成示例数据作为后备方案"""
num_mirrors = 200
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, num_mirrors, endpoint=False)
radii = np.linspace(120, 300, num_mirrors)
return np.array([radii * np.cos(angles), radii * np.sin(angles)]).T
# ================================================
# 在问题1求解函数中使用
# ================================================
def solve_problem1():
# ...（其他参数设置不变）...
# 加载定日镜位置 - 使用 xlrd
mirror_positions = load_mirror_positions_with_xlrd()
# ...（后续计算不变）...
```
### 代码详细解释：
#### 1. `load_mirror_positions_with_xlrd()` 函数
这是核心的数据读取函数，使用 xlrd 库处理 Excel 文件：
```python
def load_mirror_positions_with_xlrd():
# 查找文件
file_path = find_mirror_data_file()
# 打开工作簿
workbook = xlrd.open_workbook(file_path)
# 获取第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 确定坐标列位置
x_col, y_col = find_coordinate_columns(sheet)
# 提取坐标数据
mirror_positions = []
for row_idx in range(1, sheet.nrows): # 从第2行开始（跳过标题）
x_val = sheet.cell_value(row_idx, x_col)
y_val = sheet.cell_value(row_idx, y_col)
mirror_positions.append([x_val, y_val])
return np.array(mirror_positions)
```
#### 2. `find_coordinate_columns()` 函数
智能识别坐标列的位置：
```python
def find_coordinate_columns(sheet):
# 可能的列名
possible_names = ['x', 'y', '坐标x', '坐标y', 'x坐标', 'y坐标']
# 检查标题行
header_row = sheet.row_values(0)
# 尝试匹配列名
for col_idx, header in enumerate(header_row):
header_lower = str(header).lower()
if any(name in header_lower for name in possible_names):
if 'x' in header_lower:
x_col = col_idx
elif 'y' in header_lower:
y_col = col_idx
# 如果找到两个列，返回结果
if x_col is not None and y_col is not None:
return x_col, y_col
# 默认使用前两列
return 0, 1
```
#### 3. 健壮性处理
代码包含多层错误处理和后备方案：
- 文件查找失败时使用示例数据
- 列名识别失败时使用前两列
- 数据类型检查确保坐标是数字
- 异常捕获防止程序崩溃
### 安装 xlrd
在使用前需要安装 xlrd 库：
```bash
pip install xlrd
```
### 使用注意事项：
1. **文件格式支持**：
- xlrd 主要支持 `.xls` 格式
- 对于 `.xlsx` 格式，建议使用 `openpyxl` 或 `pandas`
2. **数据类型处理**：
- xlrd 返回的数据类型可能是 float 或 string
- 代码中进行了类型检查确保数值有效
3. **性能考虑**：
- 对于大型 Excel 文件，xlrd 比 pandas 更节省内存
- 但在处理超大文件时可能较慢
4. **日期处理**：
- xlrd 返回的日期是 Excel 的序列号格式
- 需要使用 `xlrd.xldate_as_datetime()` 转换
### 替代方案：使用 openpyxl 处理 .xlsx 文件
如果附件是 .xlsx 格式，可以使用 openpyxl 替代 xlrd：
```python
from openpyxl import load_workbook
def load_with_openpyxl(file_path):
"""使用 openpyxl 加载 .xlsx 文件"""
wb = load_workbook(filename=file_path, read_only=True)
sheet = wb.active
# 确定坐标列
x_col, y_col = find_coordinate_columns_openpyxl(sheet)
mirror_positions = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2): # 跳过标题行
try:
x_val = row[x_col].value
y_val = row[y_col].value
if isinstance(x_val, (int, float)) and isinstance(y_val, (int, float)):
mirror_positions.append([x_val, y_val])
except:
continue
return np.array(mirror_positions)
def find_coordinate_columns_openpyxl(sheet):
"""为 openpyxl 确定坐标列位置"""
# 获取第一行作为标题
headers = [cell.value for cell in sheet[1]]
# 搜索坐标列
for idx, header in enumerate(headers):
if header and isinstance(header, str):
header_lower = header.lower()
if 'x' in header_lower:
x_col = idx
elif 'y' in header_lower:
y_col = idx
return x_col, y_col
```
### 完整集成方案
结合 xlrd 和 openpyxl 的解决方案：
```python
def load_mirror_positions_universal():
"""通用文件加载器，自动选择最佳库"""
file_path = find_mirror_data_file()
if not file_path:
return generate_sample_data()
# 根据文件扩展名选择加载器
if file_path.endswith('.xlsx'):
try:
from openpyxl import load_workbook
return load_with_openpyxl(file_path)
except ImportError:
print("警告: 未安装 openpyxl，尝试使用 xlrd")
try:
import xlrd
return load_mirror_positions_with_xlrd(file_path)
except ImportError:
print("错误: 需要安装 xlrd 或 openpyxl 来读取 Excel 文件")
return generate_sample_data()
```
这种方案会根据文件类型自动选择最佳库，并提供完整的错误处理。
本文介绍了如何使用Python的xlrd模块来操作Excel文件。主要内容包括xlrd模块的安装步骤、基本使用方法，如读取Excel文件、获取指定单元格的值、遍历行列表等，并提供了实用的代码示例。
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