请用python语言写出一段代码：从excel中导入8列数据，其中前七列为自变量，自变量中的第一列为时序信息，最后一列为因变量，利用LSTM神经网络将输入的数据全部加以训练，并拟合因变量与自变量之间的映射关系，最后输出拟合结果

在Python中，你可以使用`pandas`库读取Excel文件，`numpy`处理数值数据，`sklearn.preprocessing`进行数据预处理，然后结合`Keras`库中的`Sequential`模型和`LSTM`层构建并训练神经网络。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 1. 导入数据
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', usecols='A-H')  # 假设文件有8列，A到H分别为时序信息和因变量
X = df.iloc[:, :-1]  # 前7列作为特征（自变量）
y = df.iloc[:, -1]   # 最后一列作为目标变量（因变量）

# 2. 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 由于LSTM需要序列数据，我们假设时序信息是时间步长为1的连续数据
def create_sequences(data, seq_length=1):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data) - seq_length):
        X.append(data[i:i+seq_length])
        y.append(data[i+seq_length])
    return np.array(X), np.array(y)

seq_length = 5  # 例如，如果你的时序长度是5步
X_train, y_train = create_sequences(X_scaled, seq_length)
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))  # 添加维度给LSTM

# 3. 构建和训练LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(seq_length, X_train.shape[2])))  # 64个隐藏单元
model.add(Dense(1))  # 输出一层，用于回归预测

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')  # 使用均方误差损失函数
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 4. 拟合结果
predictions = model.predict(X_train)

# 将预测值还原回原始范围
y_pred = scaler.inverse_transform(predictions)

# 结果输出
print("拟合的因变量与自变量关系：")
print(y_pred)