写一段python代码，从excel中导入2000行6列的数据，实现根据前5列数据，预测第6列数据的LSTM模型...

好的，下面是一段伪代码，希望能够帮到你：

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

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

# 分割输入和输出数据
X = df.iloc[:, :5]
y = df.iloc[:, 5]

# 将数据转换成numpy数组
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 将数据归一化
X = X / X.max()
y = y / y.max()

# 将数据转换成LSTM可以接受的格式（3D张量）
X = np.reshape(X, (X.shape[0], 1, X.shape[1]))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(1, 5)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

# 预测新数据
new_data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]])
new_data = new_data / new_data.max()
new_data = np.reshape(new_data, (new_data.shape[0], 1, new_data.shape[1]))
prediction = model.predict(new_data)

这段代码假设数据已经按照要求存储在名为“data.xlsx”的Excel文件中。我们读取该文件，并将前五列作为输入数据，第六列作为输出数据。我们使用numpy将数据转换为可以用于LSTM模型的格式，并使用Keras构建LSTM模型。最后，我们使用训练好的模型对新数据进行预测。