现有的Excel分为两种格式：xls（Excel 97-2003）和xlsx（Excel 2007及以上）。
Python处理Excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、pyexcel-xls、xluntils和pyExcel-erator，以及win32com和openpyxl模块，此外Pandas中也带有可以读取Excel文件的模块（read_excel）。
基于扩展知识的目的，我们使用xlrd模块读取Excel数据。
首先安装该库，在系统终端命令行输入命令pip install xlrd。
import xlrd # 导入库
# 打开文件
xlsx = xlrd.open_workbook('demo.xlsx')
# 查看所有sheet列表
print ('All sheets: ％s' ％ xlsx.sheet_names())
print ('===================================') # 内容分割线
# 查看sheet1的数据概况
sheet1 = xlsx.sheets()[0] # 获得第一张sheet，索引从0开始
sheet1_name = sheet1.name # 获得名称
sheet1_cols = sheet1.ncols # 获得列数
sheet1_nrows = sheet1.nrows # 获得行数
print ('Sheet1 Name: ％s\nSheet1 cols: ％s\nSheet1 rows: ％s') ％ (sheet1_name, sheet1_cols, sheet1_nrows)
print ('===================================') # 内容分割线
# 查看sheet1的特定切片数据
sheet1_nrows4 = sheet1.row_values(4) # 获得第4行数据
sheet1_cols2 = sheet1.col_values(2) # 获得第2列数据
cell23 = sheet1.row(2)[3].value # 查看第3行第4列数据
print ('Row 4: ％s\nCol 2: ％s\nCell 1: ％s\n' ％ (sheet1_nrows4, sheet1_cols2, cell23))
print ('===================================') # 内容分割线
# 查看sheet1的数据明细
for i in range(sheet1_nrows): # 逐行打印sheet1数据
print (sheet1.row_values(i))
上述代码中，我们先读取一个Excel文件，再查看所有sheet（工作簿）并输出sheet1相关属性信息；然后查看sheet1中特定数据行、列和元素的信息；最后用循环的方式，依次读取每个数据行并打印输出。
以下是代码执行后打印输出的结果：
All sheets: [u'Sheet1']
===================================
Sheet1 Name: Sheet1
Sheet1 cols: 4
Sheet1 rows: 10
===================================
Row 4: [u'431381197408191515', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
Col 2: [u'Create_Time', 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0]
Cell 1: 深圳市
===================================
[u'ID_number', u'Status', u'Create_Time', u'Business_City']
[u'431381198109106573', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
[u'431381198809122734', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
[u'431381197903117478', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
[u'431381197408191515', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
[u'431381197606166011', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
[u'43138119850623339X', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
[u'431381198908223477', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
[u'431381198901176911', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
[u'43138119870827275X', u'\u6709\u6548', 42725.0, u'\u6df1\u5733\u5e02']
在上述打印输出的内容中，我们发现第二列、第三列、第四列与原始数据不同。第二列和第四列出现“异常”的原因是将中文编码统一转换为了Unicode编码，便于在不同程序间调用；第三列出现“异常”是由于将日期格式转换为了数值格式。
上述操作只是将数据从Excel中读取出来，基于读取的数据转换为数组便可以进行矩阵计算。由于矩阵计算大多是基于数值型数据实现的，因此上述数据将无法适用于大多数科学计算场景，这点需要注意。
