要在Excel中访问数据并从Python获取这些数据，可以使用`openpyxl`库来读取Excel文件中的数据，并将其转换为适合的格式以便于Python处理。下面是一个简单的步骤说明以及代码示例：

### **步骤1：安装 openpyxl 库**

首先，确保你的环境中已安装了`openpyxl`库。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

```bash
pip install openpyxl
```

### **步骤2：读取 Excel 文件**

使用`openpyxl`库的`load_workbook`函数打开Excel文件，并选择工作表。

```python
from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
wb = load_workbook(filename='example.xlsx')

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']  # 替换为你的工作表名
```

### **步骤3：读取数据**

读取工作表中指定单元格的数据。

```python
# 读取单个单元格的值
value = ws['A1'].value

# 或者读取整个行或列
row_data = [ws.cell(row=1, column=i).value for i in range(1, 6)]  # 假设第一行为表头，从A2开始读取5个单元格的数据
column_data = [ws.cell(row=i, column=1).value for i in range(1, 6)]  # 从第一列读取第一行的5个单元格数据
```

### **步骤4：处理数据**

你可以根据需要对这些数据进行进一步的处理，比如清洗、转换或过滤。

### **代码示例**

以下是一个简单的示例，演示了如何读取Excel文件中的数据并打印出来：

```python
from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
wb = load_workbook(filename='example.xlsx')

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']  # 替换为你的工作表名

# 读取第一行作为表头，从第二行开始读取数据
header = [ws.cell(row=1, column=i).value for i in range(1, ws.max_column + 1)]
data = [[ws.cell(row=r, column=c).value for c in range(1, ws.max_column + 1)] for r in range(2, ws.max_row + 1)]

# 打印表头和数据
print("表头:", header)
for row in data:
    print(row)
```

### **人工智能大模型应用**

假设你有一个Excel文件，其中包含了一些文本信息。你可以使用自然语言处理（NLP）技术来分析这些文本，并使用大模型（如GPT-3）来生成一些新的文本。以下是一个简单的示例：

```python
from openpyxl import load_workbook
import openai

# 设置openai API密钥
openai.api_key = 'your-openai-api-key'

# 打开Excel文件并读取数据
wb = load_workbook(filename='texts.xlsx')
ws = wb['Sheet1']

for row in range(2, ws.max_row + 1):  # 从第二行开始
    text = ws.cell(row=row, column=1).value  # 假设第一列为文本列

    # 使用大模型生成新文本
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=f"请以“{text}”为主题写一首七言律诗。",
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.5,
    )

    # 打印生成的文本
    print(response.choices[0].text.strip())
```

这个示例展示了如何从Excel文件中读取文本数据，然后使用OpenAI的大模型生成新的文本。当然，这只是其中一个应用场景，你可以根据需要调整大模型的参数和生成内容的方式。python