要读取Excel表格的指定行和列范围，可以使用Python中的第三方库pandas。pandas库提供了强大的数据分析和处理工具，包括读取和处理Excel文件的功能。以下是一个示例代码，演示了如何使用pandas库读取Excel表格中的指定行和列范围：
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx')
# 指定要读取的行和列范围
start_row = 2 # 起始行（索引为0）
end_row = 5 # 结束行
start_col = 'A' # 起始列
end_col = 'C' # 结束列
# 根据行和列范围提取数据
selected_data = df.loc[start_row:end_row, start_col:end_col]
# 打印提取的数据
print(selected_data)
在上述代码中，你需要将 'path/to/excel_file.xlsx' 替换为你要读取的Excel文件的实际路径。代码使用 pd.read_excel 函数读取Excel文件并将其存储在一个DataFrame对象中。
然后，通过设置 start_row 和 end_row 来指定要读取的行范围，起始行索引为0。同时，使用 start_col 和 end_col 来指定要读取的列范围，以字母表示列标签。
接下来，使用 df.loc[start_row:end_row, start_col:end_col] 从DataFrame中提取指定的行和列范围的数据，并将结果存储在 selected_data 变量中。
最后，使用 print(selected_data) 打印提取的数据。
请注意，在运行代码之前，确保已经安装了pandas库。你可以使用以下命令安装pandas库：
pip install pandas
要读取CSV文件的指定行和列范围，同样可以使用pandas库。pandas库提供了灵活的方法来读取和处理CSV文件。以下是一个示例代码，演示了如何使用pandas库读取CSV文件中的指定行和列范围：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('path/to/csv_file.csv')
# 指定要读取的行和列范围
start_row = 2 # 起始行（索引为0）
end_row = 5 # 结束行
start_col = 0 # 起始列（索引为0）
end_col = 2 # 结束列
# 根据行和列范围提取数据
selected_data = df.iloc[start_row:end_row+1, start_col:end_col+1]
# 打印提取的数据
print(selected_data)
在上述代码中，你需要将 'path/to/csv_file.csv' 替换为你要读取的CSV文件的实际路径。代码使用 pd.read_csv 函数读取CSV文件并将其存储在一个DataFrame对象中。
然后，通过设置 start_row 和 end_row 来指定要读取的行范围，起始行索引为0。同时，使用 start_col 和 end_col 来指定要读取的列范围，起始列索引为0。
接下来，使用 df.iloc[start_row:end_row+1, start_col:end_col+1] 从DataFrame中提取指定的行和列范围的数据，并将结果存储在 selected_data 变量中。这里需要注意，end_row+1 和 end_col+1 是为了包括指定的结束行和结束列。
最后，使用 print(selected_data) 打印提取的数据。
请注意，在运行代码之前，确保已经安装了pandas库。你可以使用以下命令安装pandas库：
pip install pandas
另外，需要根据实际的CSV文件的分隔符，使用read_csv函数的sep参数来指定分隔符，例如：pd.read_csv('path/to/csv_file.csv', sep=',')，如果CSV文件使用的是逗号作为分隔符。默认情况下，read_csv函数会使用逗号作为分隔符。
要将pandas库读取的数据转换为NumPy数组，可以使用values属性。以下是修改后的示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('path/to/csv_file.csv')
# 指定要读取的行和列范围
start_row = 2 # 起始行（索引为0）
end_row = 5 # 结束行
start_col = 0 # 起始列（索引为0）
end_col = 2 # 结束列
# 根据行和列范围提取数据
selected_data = df.iloc[start_row:end_row+1, start_col:end_col+1]
# 将提取的数据转换为NumPy数组
array_data = selected_data.values
# 打印转换后的NumPy数组
print(array_data)
在上述代码中，使用selected_data.values将selected_data转换为NumPy数组，并将结果存储在array_data变量中。然后，使用print(array_data)打印转换后的NumPy数组。
请确保已经安装了NumPy库。你可以使用以下命令安装NumPy库：
pip install numpy
这样，你就可以将pandas读取的数据转换为NumPy数组进行后续的数据处理和分析。
终端打印
(nerf) biter@biter:~/dataset/newer_college/transform_format$ python read_excel.py
x y z qx qy qz qw
2 -3.34605 8.24457 0.138331 0.003850 0.003713 -0.605999 0.795447
3 -3.35150 8.24461 0.141933 0.003800 0.003917 -0.605870 0.795545
4 -3.34477 8.24422 0.141572 0.003592 0.003960 -0.606074 0.795390
5 -3.35222 8.24647 0.137599 0.003687 0.003883 -0.605986 0.795458
[[-3.34605e+00 8.24457e+00 1.38331e-01 3.84963e-03 3.71254e-03
-6.05999e-01 7.95447e-01]
[-3.35150e+00 8.24461e+00 1.41933e-01 3.80030e-03 3.91695e-03
-6.05870e-01 7.95545e-01]
[-3.34477e+00 8.24422e+00 1.41572e-01 3.59196e-03 3.95955e-03
-6.06074e-01 7.95390e-01]
[-3.35222e+00 8.24647e+00 1.37599e-01 3.68695e-03 3.88267e-03
-6.05986e-01 7.95458e-01]]