请用python语言写出一段代码：从excel中导入8列数据，其中前七列为自变量，最后一列为因变量，利用LSTM神经网络将输入的数据全部加以训练，并拟合因变量与自变量之间的映射关系，最后输出拟合结果

首先，你需要安装pandas、numpy、openpyxl以及keras库，特别是对于LSTM模型，还需要tensorflow或tf.keras。下面是一个简单的示例，如何使用Keras和TensorFlow（如果使用的是`tf.keras`模块）来实现这个任务：

import pandas as pd
import numpy as np
from openpyxl import load_workbook
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 1. 导入Excel数据
def load_excel_data(file_path):
    book = load_workbook(filename=file_path)
    sheet = book.active
    data = sheet.values
    df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])  # 假设第一行是列名
    return df

# 2. 数据预处理
def preprocess_data(df, input_cols, target_col, seq_length):
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 假设日期列名为'date'
    df.set_index('date', inplace=True)
    
    scaled_df = (df - df.mean()) / df.std()  # 归一化处理
    
    X, y = [], []
    for i in range(len(scaled_df) - seq_length):
        X.append(scaled_df.iloc[i:i+seq_length, :-1])
        y.append(scaled_df.iloc[i+seq_length, -1])
        
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)
    return X, y

file_path = 'your_file.xlsx'  # 替换为你的文件路径
input_cols = list(df.columns[:-1])[:7]  # 假设前七列作为自变量
target_col = df.columns[-1]  # 假设最后一列为目标变量
seq_length = 30  # 时间序列长度

X, y = preprocess_data(df, input_cols, target_col, seq_length)

# 3. 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(seq_length, len(input_cols))))
model.add(Dense(1))  # 因为我们只有一个预测值
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 4. 训练模型
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# 5. 拟合结果
y_pred = model.predict(X)
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.reshape(-1, 1))  # 可能需要反归一化

print("拟合结果:")
print(y_pred)

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