将NumPy转换为Excel

NumPy简介

NumPy（Numerical Python）是Python的开源数值计算扩展。该工具可用于存储和处理大型矩阵，比Python的嵌套列表结构效率更高（也可用于表示矩阵）。它支持大量的多维数组和矩阵操作，并为数组操作提供了大量的数学函数库。

NumPy的主要功能：

1. Ndarray，一个多维数组对象，是一个快速、灵活、节省空间的数据结构。
2. 线性代数操作，包括矩阵乘法、转置、求逆等。
3. 快速傅里叶变换，在数组上执行快速傅里叶变换。
4. 浮点数组的快速操作。
5. 将C语言代码集成到Python中，使其运行速度更快。

使用Aspose.Cells for Python via .NET API，您可以将NumPy ndarray转换为Excel、OpenOffice、Pdf、Json等多种格式。

如何将NumPy ndarray转换为Excel工作簿

这里是一个示例代码片段，演示如何使用Aspose.Cells for Python via .NET将数据从NumPy数组导入到Excel文件中：

1. 创建一个样本NumPy数组数据。
2. 遍历NumPy数组并使用Aspose.Cells for Python via .NET导入数据。

输出结果：

如何将NumPy ndarray转换为工作表

这里是一个示例代码片段，演示如何使用Aspose.Cells for Python via .NET将数据从NumPy数组导入到Excel文件中：

1. 创建一个样本NumPy数组数据。
2. 遍历NumPy数组并使用Aspose.Cells for Python via .NET导入数据。

输出结果：

如何将NumPy ndarray转换为ListObject

这里是一个示例代码片段，演示如何使用Aspose.Cells for Python via .NET将数据从NumPy数组导入到ListObject中：

1. 创建一个样本NumPy数组数据。
2. 遍历NumPy数组并使用Aspose.Cells for Python via .NET导入数据。
3. 使用样本数据创建ListObject对象。

输出结果：

如何将NumPy ndarray转换为Range

这里是一个示例代码片段，演示如何使用Aspose.Cells for Python via .NET将数据从NumPy数组导入到Range中：

1. 创建一个样本NumPy数组数据。
2. 遍历NumPy数组并使用Aspose.Cells for Python via .NET导入数据。
3. 使用样本数据创建Range对象。

输出结果：

row count: 4
column count: 3

如何将NumPy ndarray转换为Name

这里是一个示例代码片段，演示如何使用Aspose.Cells for Python via .NET将数据从NumPy数组导入到Name中：

1. 创建一个样本NumPy数组数据。
2. 遍历NumPy数组并使用Aspose.Cells for Python via .NET导入数据。
3. 使用示例数据创建名称对象。

输出结果：