Изображать данные о листе графически excel с Пайтоном

Я довожу до сведения, что никогда он не использовал openpyxel раньше (если я помещаю лапу... XD). Используя Openpyxl, NumPy и matplotlib:

from itertools import cycle
from openpyxl import load_workbook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#cargamos el xlsx en memoria
wb = load_workbook('datos.xlsx', data_only=True)
#cargamos la hoja
sheet1 = wb.get_sheet_by_name('Hoja1')

#creamos la matriz en numpy
matriz = np.zeros((sheet1.max_row, sheet1.max_column))

#leemos la hoja fila por fila y vamos guardando los valores 'x' e 'y'
for i in range(0,sheet1.max_row):
    for j in range(0,sheet1.max_column):
        matriz[i,j]=sheet1.cell(row=i+1, column=j+1).value

#creamos el grafico
colors = cycle(["aqua", "black", "blue", "fuchsia", "gray", "green", "lime", "maroon", "navy", "olive", "purple", "red", "silver", "teal", "yellow"])
plt.xlabel('tiempo')
plt.ylabel('intensidad')
for y in range(1, sheet1.max_column):
    plt.plot(matriz[:,0],matriz[:,y], label="Data " + str(y),       color=next(colors))
plt.legend(loc='upper left', fontsize='small')
plt.grid(True)
plt.xlim(0,70)
plt.ylim(0,70)
plt.title('Grafica tiempo/intensidad')
plt.show()

Я это протестировал с документом (в который я позвонил datos.xlsx), сделанным в LibreOffice и сохраняемым с форматом .xlsx Excel, потому что я не имею в руку excel [^_^]. У документа есть 4 колонны (1 со стоимостью x и 3 со стоимостью y) с выдуманными данными:

0   2   4   6
1   4   8   12
2   6   12  18
3   8   16  24
4   10  20  30
5   12  24  36
6   14  28  42
7   16  32  48
8   18  36  54
9   20  40  60
10  22  44  66
11  24  48  72
12  26  52  78
13  28  56  84
14  30  60  90
15  32  64  96
16  34  68  102
17  36  72  108
18  38  76  114
19  40  80  120
20  42  84  126
21  44  88  132
22  46  92  138
23  48  96  144
24  50  100 150
25  52  104 156
26  54  108 162
27  56  112 168
28  58  116 174
29  60  120 180
30  62  124 196

С этим и используя Пайтон 3.5.2 выходит у меня этот такой уродливый график:

Одинокий пример, что я надеюсь, что он подает тебя чего-то. Я по крайней мере открыл openpyxl, если в будущем я не нуждаюсь в чем-либо подобном никогда эта больше :)

P.D: чтобы загружать соответствующий лист в линии

sheet1 = wb.get_sheet_by_name('Hoja1')

Мы нуждаемся в имени листа (Hoja1 в моем случае). Ты можешь получать имя всех листов xlsx следующей формы:

print(wb.get_sheet_names())

Измененная, чтобы осветлять сомнение, выраженное в комментариях:

Если в первой линии у нас будут этикетки, которые они показывают, что они содержат каждую колонну, и мы хотим, чтобы они появились в легенде графика, будет достаточно начинать читать со второй линии данные и читать lugo листа ячейку, соответствующую имени каждой колонны перемещая это его как признак 'label' в matplotlib.pyplot Например для данных о форме:

t   Datos 1 Datos 2 Datos 3
0   2   4   6
1   4   8   12
2   6   12  18
3   8   16  24

Код siguente реализует график используя как этикетки 'Данные 1', 'Данные 2' и 'Данные 3':

from itertools import cycle
from openpyxl import load_workbook
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#cargamos el xlsx en memoria
wb = load_workbook('datos.xlsx', data_only=True)
#cargamos la hoja
sheet1 = wb.get_sheet_by_name('Hoja1')

#creamos dos arreglos en numpy para guardar las 'x' y las 'y'
matriz = np.zeros((sheet1.max_row, sheet1.max_column))

#leemos la hoja columna por columna y vamos guardando los valores 'x' e 'y'
for i in range(1,sheet1.max_row):
    for j in range(0,sheet1.max_column):
        matriz[i,j]=sheet1.cell(row=i+1, column=j+1).value

#creamos el grafico
colors = cycle(["aqua", "black", "blue", "fuchsia", "gray", "green", "lime", "maroon", "navy", "olive", "purple", "red", "silver", "teal", "yellow"])
plt.xlabel('tiempo')
plt.ylabel('intensidad')
for y in range(1, sheet1.max_column):
    plt.plot(matriz[:,0],matriz[:,y], label=sheet1.cell(row=1,    column=y+1).value,color=next(colors))
plt.legend(loc='upper left', fontsize='small')
plt.grid(True)
plt.xlim(0,70)
plt.ylim(0,70)
plt.title('Grafica tiempo/intensidad')
plt.show()