python深度学习数据分析的代码，引用execl的数据，且进行绘图

首先，你需要安装一些必要的 Python 库，包括 pandas、matplotlib 和 seaborn。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas matplotlib seaborn

接下来，你需要准备你的 Excel 数据。你可以使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件，并将其转换为 pandas DataFrame。例如，如果你的 Excel 文件名为 `data.xlsx`，并且包含名为 `Sheet1` 的工作表，则可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

接下来，你可以使用 matplotlib 或 seaborn 库中的函数来绘制图形。例如，以下代码使用 seaborn 库中的 `scatterplot` 函数绘制散点图：

import seaborn as sns

sns.scatterplot(x='x_column_name', y='y_column_name', data=data)

其中，`x_column_name` 和 `y_column_name` 是你想在图表中显示的列的名称。如果你想使用 matplotlib 库绘制散点图，则可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(data['x_column_name'], data['y_column_name'])
plt.show()

注意，以上代码中的 `x_column_name` 和 `y_column_name` 应替换为实际的列名称。

除了散点图，你还可以使用其他种类的图表来可视化你的数据，例如柱状图、折线图等等。你可以在 matplotlib 和 seaborn 的文档中查找更多的绘图函数和示例。