给出神经网络代码，读取excel表，以6个因素判别水源的类别

好的，以下是一个简单的神经网络代码示例，可以读取Excel表格数据，并使用6个因素判断水源类别。

首先，需要安装pandas，numpy和tensorflow模块。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas numpy tensorflow

然后，可以使用以下代码加载Excel表格数据：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取特征列和标签列
features = data.iloc[:, :-1].values
labels = data.iloc[:, -1].values

接下来，可以使用以下代码创建和训练神经网络模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[6]),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(features, labels, epochs=50, validation_split=0.2)

这个模型包括两个隐藏层，每个隐藏层有64个神经元。模型使用sigmoid激活函数输出二元分类结果。我们使用adam优化器和二元交叉熵损失函数进行训练。

最后，可以使用以下代码对新的输入数据进行分类预测：

# 对新输入数据进行分类预测
predictions = model.predict(new_features)

# 将预测结果转换为类别标签
predicted_labels = [1 if p >= 0.5 else 0 for p in predictions]

其中，new_features是一个形状为(1, 6)的NumPy数组，包含新的输入数据的六个因素。predictions是一个形状为(1, 1)的NumPy数组，包含模型的二元分类输出结果。最后，将预测结果转换为类别标签，如果输出结果大于等于0.5，则预测为类别1，否则预测为类别0。