我正在尝试做一件令人难以置信的简单事情：将 Excel 工作表的部分内容加载到 Numpy 数组中。我发现了一个有用的拼凑，但它令人尴尬地不Pythonic：
假设我的工作表被加载为“ws”，代码：
A = np.zeros((37,3))
for i in range(2,39):
for j in range(1,4):
A[i-2,j-1]= ws.cell(row = i, column = j).value
将“ws”的内容加载到数组 A 中。
必须有一种更优雅的方法来做到这一点。例如，csvread 允许更自然地执行此操作，虽然我可以很好地将 .xlsx 文件转换为 csv 文件，但使用 openpyxl 的全部目的是避免这种转换。那么，我们就到了，强大的管间的集体智慧：有什么更 Pythonic 的方法来执行这个概念上微不足道的操作？
预先感谢您的答复。
PS：我通过 Spyder 在 Mac 上运行 Python 2.7.5，是的，我确实阅读了 openpyxl 教程，这是我到目前为止的唯一原因。
你可以做
A = np.array([[i.value for i in j] for j in ws['C1':'E38']])
编辑-进一步解释。
（首先感谢您向我介绍 openpyxl，我怀疑我会不时地使用它）
- 从工作表对象获取多个单元格的方法会生成一个生成器。如果您想处理一张大工作表，这可能会更有效，因为您可以立即开始，而无需等待将其全部加载到列表中。
- 要强制生成器创建一个列表，您可以使用
list(ws['C1':'E38'])或上面的列表理解
- 每行都是一个元组（即使只有一列宽）
- 细胞对象。这些不仅仅是一个数字，还有更多的信息，但如果您想获取数组的数字，您可以使用 .value 属性。这确实是您问题的关键，csv 文件不包含 Excel 电子表格的结构化信息。
- （据我所知）没有用于从一系列单元格中提取值的内置方法，因此您必须按照您所描绘的方式有效地执行某些操作。
按照我的方式这样做的优点是：不需要计算出数组的维数并从一个空数组开始，不需要计算出 np 数组的正确索引号，列表推导速度更快。缺点是它需要以“A1”格式定义“角”。如果不知道范围，则必须使用 iter_rows、行或列
A = np.array([[i.value for i in j[2:5]] for j in ws.rows])
如果您不知道有多少列，那么您将不得不循环并检查更像您最初想法的值
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