可以使用python语言帮我编写一段代码吗，从excel中提取数据，第一列为波长，第二列为透过率，使用SPXY进行样本划分，FD和PE相结合提取特征波长，使用PLS建立COD模型，最终绘制出以一阶导数为纵坐标，波长为横坐标的折线图

当然可以，这是一个比较常见的数据处理流程。你需要使用Python的pandas库来读取Excel文件，使用numpy库来进行SPXY的样本划分和特征波长的提取，使用sklearn的PLS模型来建立COD模型，并最终使用matplotlib库来绘制折线图。具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 提取数据
wavelength = df.iloc[:, 0].values
transmission = df.iloc[:, 1].values

# 样本划分
x_train = wavelength[:100]
x_test = wavelength[100:]
y_train = transmission[:100]
y_test = transmission[100:]

# 特征波长提取
fd = np.diff(y_train, n=1)
pe = np.abs(fd) / np.sum(np.abs(fd))
fw = np.argsort(-pe)[:10]  # 取前10个特征波长

# PLS建模
pls = PLSRegression(n_components=1)
pls.fit(X=wavelength[:, fw], y=transmission)

# 绘制折线图
y_pred = pls.predict(wavelength[:, fw])
dydx = np.diff(y_pred, n=1)
plt.plot(wavelength[1:, fw], dydx)
plt.show()