data = xlrd.open_workbook('TEST.xls')
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table = data.sheets()[0]
nrows = table.nrows #行数
_cellValues=[]
for i in range(nrows):
_cellValues.append(table.cell(i,0).value)
用polyfit(X,Y,1)得到的拟合函数只能得到a,b，但不能得到线性相关系数R^2。如想要得到其线性相关系数，可以用regress(y,X)，其使用格式
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,X);
b——拟合系数
bint——b的置信区间
r——残差值
rint——r的置信区间
stats——检验统计量，第一个就是相关系数
例如：
x=[。。。];y=[。。。]
X=[x
ones(n,1)];
%x的行数（列数）
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,X);
python读取段落需要自定义函数：
from _ _future_ _ import generators
def paragraphs(fileobj, separator='\n'):
if separator[-1:] != '\n': separator += '\n' paragraph = []
for line in fileobj:
if line == separator:
if paragraph: yield ''.join(paragraph)
paragraph = []
else: paragraph.append(line)
if paragraph: yield ''.join(paragraph)
1、程序运行输入数据时，第一行为A矩阵的行列数和B矩阵的行列数，接着分别输入A、B两个矩阵的值。
2、首先，定义6个整型变量，保存A、B矩阵的行和列，以及控制循环的变量，k则用于实现矩阵的乘法。
3、接着，定义三个整型二维数组，保存A、B和C矩阵的各元素。
4、输入三个矩阵的行数和列数，保存在变量a、b、c中。
5、输入矩阵A的各元素，保存在数组X中。
6、输入矩阵B的各元素，保存在数组Y中。
7、将二维数组Z的各元素，初始化为0。
8、用两层for循环，控制矩阵的乘法，并输出乘法所得的结果。
9、计算A矩阵和B矩阵的乘法，结果保存在数组Z中。
10、最后，输出乘法所得的结果，即输出Z数组中的所有元素。
11、运行程序，输入矩阵A和B的行数和列数，以及A矩阵和B矩阵的所有元素，电脑就会计算出乘积C矩阵的所有元素，并输出C矩阵。
#!/usr/bin/env python
file_name = './log' # 指定文件
stat = {'+':0, '-':0}
f = open(file_name)
for line in f:
if line[0] in ['+', '-']:
stat[line[0]] += 1
print(line.rstrip())
print("\ntotal:")
print("+:\t" + str(stat['+']))
print("-:\t" + str(stat['-']))
lines = docstring.expandtabs().splitlines()
首先，docstring是字符串(string)。
然后，string.expandtabs()是将字符串里面的tab制表符换成空格，如果没有指定tabsize参数，默认一个tab转化成8个空格。
（这是help里面的说明：Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.）
之后，string.splitlines()是将一串字符串按行分割，并返回分割后的列表(list)。