excel文件已经标准化后的数据，已知x1-x5和目标变量t，对数据做岭回归，并画出岭迹图，python的代码

在Python中，你可以使用`sklearn`库来进行岭回归分析并绘制岭迹图。首先，确保安装了所需的库，如`numpy`, `pandas`, 和 `sklearn`。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df是你处理后的Excel数据，x列是特征，t列是目标变量
data = pd.read_excel('your_data.xlsx')  # 替换为实际文件路径
X = data.iloc[:, [1, 2, 3, 4, 5]]  # x1-x5列
t = data['t']  # 目标变量

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, t, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个范围，用于岭回归的不同λ值
lambdas = np.logspace(-4, 4, 100)  # λ的范围，可以根据需要调整

ridge_reg_models = []  # 存放每个λ下的模型
coefs = []  # 存放系数数组

for lambda_ in lambdas:
    ridge = Ridge(alpha=lambda_, solver='cholesky')
    ridge.fit(X_train, y_train)
    ridge_reg_models.append(ridge)
    coefs.append(ridge.coef_)  # 获取当前λ下的系数

# 绘制岭迹图
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i, coef in enumerate(coefs):
    plt.plot(lambdas, coef, label=f'Lambda={lambdas[i]:.2e}')
plt.xlabel('Lambda', fontsize=14)
plt.ylabel('Coefficient', fontsize=14)
plt.legend()
plt.title('Ridge Regression Coefficients Trajectory (Lasso Path)')
plt.grid(True)
plt.show()

这个代码首先加载数据、分割数据，然后遍历不同λ值，计算对应的岭回归模型及其系数。最后，它将每组λ值对应的系数绘制成一条线，生成岭迹图。