在pycharm中利用pytorch_gpu_env多项式拟合一个20000行，2列的.xlsl文件，并可视化它，给我相应的代码？

在PyCharm中使用PyTorch处理Excel数据并进行多项式拟合后可视化，我们需要先安装必要的库如pandas读取Excel文件，numpy处理数据，然后使用scikit-learn进行多项式拟合，最后使用matplotlib进行可视化。以下是示例代码：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 首先，使用pandas加载Excel文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsl', engine='openpyxl')

# 确保数据已经准备好，比如X应是特征列，y应是目标列
X = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)  # 假设第一列是特征
y = data.iloc[:, 1].values  # 假设第二列是目标值

# 创建PolynomialFeatures对象，选择想要的多项式阶数，例如2阶
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)

# 将特征转换为更高阶的多项式特征
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_poly, y)

# 现在我们可以预测新的数据
predictions = model.predict(X_poly)

# 可视化原始数据和拟合结果
plt.scatter(X, y, label="Original Data")
plt.plot(X, predictions, color="red", label="Fitted Curve")
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Target")
plt.legend()
plt.title("Polynomial Regression Visualization")
plt.show()

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