给我写一个python代码，利用Lindeman-Merenda-Gold模型来计算x对y的贡献度，y和x的信息在excel表中

Lindeman-Merenda-Gold (LMG)模型通常用于生态学中的物种多样性和环境因子的相关分析。然而，在Python中直接使用这个模型的库可能不多见，因为它是统计建模的一部分而非通用的数据处理工具。如果你的数据存储在Excel表格中，首先需要将数据读取到Python环境中，并通过像`pandas`这样的库操作。

假设你的Excel文件名为'data.xlsx'，有两列'species'(Y)和'environmental_factors'(X)，你可以使用以下步骤：

import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols

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

# 将列名转换为公式所需的形式
dependent_variable = 'species'
independent_variables = 'environmental_factors'

# 使用ols函数进行线性回归（默认的LMG是多元线性回归）
model = ols(f'{dependent_variable} ~ {independent_variables}', data=df).fit()

# 计算X变量的贡献度（即系数），这可以近似认为是其在总变异中的比例
coefficients = model.params[independent_variables]
contribution_percentage = coefficients * 100 / df[independent_variables].var()  # 变异比百分比

print(f"环境因素'{independent_variables}'对物种多样性的贡献度大约是{contribution_percentage:.2f}%")