python用excel文件中的数据绘制部份依赖图模型用随机森林

要用 Python 绘制部分依赖图，可以使用 `pdpbox` 库。这个库可以方便地绘制出部分依赖图，还可以与随机森林模型搭配使用。

首先，你需要使用 `pandas` 库读取 Excel 文件中的数据，并将其转换为 `numpy` 数组或 `pandas` 数据帧。然后，你可以使用 `sklearn` 库中的 `RandomForestRegressor` 类来创建随机森林模型。

接下来，使用 `pdpbox` 库中的 `pdp_isolate` 函数来计算部分依赖图。你需要指定要绘制部分依赖图的特征，以及要使用的随机森林模型。

最后，使用 `pdpbox` 库中的 `pdp_plot` 函数来绘制部分依赖图。这个函数可以将多个部分依赖图放在同一个图中进行比较。

以下是一个示例代码，可以帮助你入门：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from pdpbox import pdp, get_dataset, info_plots

# 读取 Excel 文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据转换为 numpy 数组或 pandas 数据帧
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 创建随机森林模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X, y)

# 计算部分依赖图
feature_to_plot = 'feature_name'  # 要绘制部分依赖图的特征名称
pdp_dist = pdp.pdp_isolate(model=model, dataset=data, model_features=data.columns[:-1], feature=feature_to_plot)

# 绘制部分依赖图
fig, axes = pdp.pdp_plot(pdp_dist, feature_to_plot)

注意，这只是一个示例代码，你需要根据自己的数据和模型进行相应的调整。