运用PYTHON语言，写一段关于SEIR模型的代码，要求读取xlsx数据，数据为93X21的矩阵，目的在于研究情绪与舆情耦合互动机制

以下是一个简单的 SEIR 模型的 Python 代码，它将读取名为 data.xlsx 的 Excel 文件，该文件包含 93 行和 21 列的数据。模型用于研究情绪与舆情耦合互动机制。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件并转换为 NumPy 数组
data = pd.read_excel('data.xlsx').values

# 设置模型参数
beta = 0.2
sigma = 0.1
gamma = 0.1

# 初始化模型状态
S = data[:, 0]  # 易感者
E = data[:, 1]  # 潜伏期
I = data[:, 2]  # 感染者
R = data[:, 3]  # 康复者
N = S + E + I + R  # 总人口数
t = np.arange(0, len(S), 1)  # 时间步长

# 运行模型
for i in range(1, len(t)):
    dSdt = -beta * S[i-1] * I[i-1] / N[i-1]
    dEdt = beta * S[i-1] * I[i-1] / N[i-1] - sigma * E[i-1]
    dIdt = sigma * E[i-1] - gamma * I[i-1]
    dRdt = gamma * I[i-1]
    
    S[i] = S[i-1] + dSdt
    E[i] = E[i-1] + dEdt
    I[i] = I[i-1] + dIdt
    R[i] = R[i-1] + dRdt
    
# 绘制图形
plt.plot(t, S, label='Susceptible')
plt.plot(t, E, label='Exposed')
plt.plot(t, I, label='Infected')
plt.plot(t, R, label='Recovered')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Number of People')
plt.legend()
plt.show()

这段代码将模拟一个基本的 SEIR 模型，并绘制易感者、潜伏期、感染者和康复者的数量随时间的变化。您可以根据需要进行修改和扩展，以更好地研究情绪与舆情耦合互动机制。