读写csv,excel文件数据

本文介绍了如何使用Python进行CSV和Excel文件的读写操作。包括使用csv模块读取和写入CSV文件的方法,以及利用xlrd和xlwt库读取和写入Excel文件的具体步骤。

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一、读写csv数据

使用with..as可以不用对文件关闭操作

import csv
'''读csv数据'''
with open('csvName.csv', 'rb') as rf:
    reader = csv.reader(rf)

'''写csv数据'''
d = ['Id', 'Name', 'Sex', 'age', 'score']
with open('csvName1.csv', 'wb') as wf:
    writer = csv.writer(wf)
    writer.writerow(d)

二、读写excel文件

'''读excel'''
import xlrd, xlwt

book = xlrd.open_workbook('sxlName.xlsx')
sheet = book.sheet_by_index(0)
print sheet.nrows, sheet.ncols #行数,列数
cell = sheet.cell(0, 0) #一个单元格的对象
value = cell.value

row = sheet.row(1) #一列的对象
rowValues = sheet.row_values(1) #一列数据
clo = sheet.col(1) #一行对象
cloValues = sheet.col_values(1) #一行数据
sheet.put_cell() #添加一个单元格

'''写excel'''
wbook = xlwt.Workbook()

wsheet = wbook.add_sheet('sheetNmae')

wsheet.write()

 

转载于:https://www.cnblogs.com/misslin/p/6690796.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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