可是第一列数据中有14000个样本

非常抱歉，之前的代码是以单个特征为例子，如果数据集中有14000个样本，我们可以修改代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('file.xlsx')

# 将第一列数据赋值给X
X = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)

# 使用X作为make_classification的输入参数，生成分类数据
X, y = make_classification(n_samples=X.shape[0], n_features=1, n_redundant=0, n_informative=1, n_clusters_per_class=1, random_state=42)

在这个例子中，我们将X的行数设为Excel文件中第一列数据的行数，也就是14000。由于make_classification函数需要的输入是一个二维数组，因此我们使用reshape函数将X的形状从一维数组转换为二维数组。最后，使用X作为make_classification的输入参数，生成分类数据。