采用pyth用语言编写BP神经网络，要求输入的节点数为5，隐藏层数为5，输出节点数为1，并可以导入外部数据进行训练

好的，根据您的要求，以下是一个基于Python语言实现的BP神经网络示例，可以输入5个节点，有5个隐藏层，1个输出节点，并可以导入外部数据进行训练：

import numpy as np

# 定义sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义BP神经网络类
class BPNN(object):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        # 初始化输入层、隐藏层、输出层的节点数
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        # 初始化隐藏层的权重和偏置，以及输出层的权重和偏置
        self.hidden_weights = np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.hidden_bias = np.random.randn(hidden_size)
        self.output_weights = np.random.randn(hidden_size, output_size)
        self.output_bias = np.random.randn(output_size)
        
    # 前向传播
    def forward(self, X):
        # 计算隐藏层的输出
        hidden_output = sigmoid(np.dot(X, self.hidden_weights) + self.hidden_bias)
        # 计算输出层的输出
        output = sigmoid(np.dot(hidden_output, self.output_weights) + self.output_bias)
        return output
    
    # 反向传播
    def backward(self, X, y, learning_rate):
        # 前向传播
        hidden_output = sigmoid(np.dot(X, self.hidden_weights) + self.hidden_bias)
        output = sigmoid(np.dot(hidden_output, self.output_weights) + self.output_bias)
        
        # 计算输出层误差和梯度
        output_error = y - output
        output_gradient = output_error * output * (1 - output)
        
        # 计算隐藏层误差和梯度
        hidden_error = np.dot(output_gradient, self.output_weights.T)
        hidden_gradient = hidden_error * hidden_output * (1 - hidden_output)
        
        # 更新输出层的权重和偏置
        self.output_weights += learning_rate * np.dot(hidden_output.T, output_gradient)
        self.output_bias += learning_rate * np.sum(output_gradient, axis=0)
        
        # 更新隐藏层的权重和偏置
        self.hidden_weights += learning_rate * np.dot(X.T, hidden_gradient)
        self.hidden_bias += learning_rate * np.sum(hidden_gradient, axis=0)
        
    # 训练模型
    def train(self, X, y, learning_rate, epochs):
        for i in range(epochs):
            # 随机选择一个样本进行训练
            index = np.random.randint(X.shape[0])
            x = X[index]
            target = y[index]
            
            # 反向传播更新权重和偏置
            self.backward(x, target, learning_rate)
            
            # 计算误差并输出
            if i % 1000 == 0:
                error = np.mean((self.forward(X) - y) ** 2)
                print(f"epoch {i}, error {error}")

以上代码中，我们定义了一个BPNN类，包括初始化函数、前向传播函数、反向传播函数和训练函数。其中，初始化函数用于初始化神经网络的节点数、权重和偏置；前向传播函数用于计算神经网络的输出；反向传播函数用于计算误差并更新权重和偏置；训练函数用于训练模型。

在使用时，可以按照以下步骤进行：

1.导入外部数据，并对数据进行预处理；

2.定义BPNN对象，并指定输入、隐藏和输出节点数；

3.使用train函数进行训练，指定学习率和迭代次数；

4.使用forward函数进行预测，并对预测结果进行评估。

希望这个示例能对您有所帮助。