如何将数据从excel导入python数组？

我有一个非常基本的神经网络。对于数组数据，我需要执行哪些代码才能将数组指向excel文件中的数据

这是带有硬编码数据的代码

如何让阵列查看计算机上的另一个文件

import numpy as np

# X = (hours studying, hours sleeping), y = score on test
xAll = np.array(([2, 9], [1, 5], [3, 6], [5, 10], [8,8], [1,4]), 
dtype=float) # input data
y = np.array(([92], [60], [89], [91], [99]), dtype=float) # output

# scale units
xAll = xAll/np.amax(xAll, axis=0) # scaling input data
y = y/100 # scaling output data (max test score is 100)

# split data
X = np.split(xAll, [5])[0] # training data has to match all input data E 
X testing data
xPredicted = np.split(xAll, [5])[1] # testing data

class Neural_Network(object):
  def __init__(self):
  #parameters
    self.inputSize = 2
    self.outputSize = 1
    self.hiddenSize = 3

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我建议考虑使用熊猫

使用pandas，您可以轻松读取计算机上的excel文件并将其上载

import pandas as pd

data = pd.read_csv(path_to_your_file)

更多信息，请查看此处：

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在这里，您也可以使用第三方库，它为纯文本和二进制文件提供了各种读/写功能

在您的情况下，我将使用以下函数直接导入数据：

将熊猫作为pd导入
data=pandas.read_excel（“filename.xlsx”）

熊猫可能是最好的选择，但如果您想使用标准库，可以尝试将excel文档保存为csv文件

import csv

csvfile = 'C://path//to//csvfile.csv'

with open(csvfile) as f:
    data = list(list(d) for d in csv.reader(f, delimiter=','))

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Pandas内置了对编写和读取excel文件的支持。也许看看这个已经解决的问题。谢谢你，扎克！抱歉问了这么一个愚蠢的初学者问题。。。但是现在我如何将数据放入上面的数组中，而不是像以前那样对数字进行硬编码呢？