用jupyter来编写代码要求是用excel中的数据来绘制模型为随机森林的部份依赖图

首先，您需要确保您已经安装了Jupyter Notebook并且可以正常运行。然后，您需要安装必要的Python库，包括pandas、numpy、matplotlib和sklearn。

接下来，您需要准备Excel中的数据，并使用pandas库将其导入Jupyter Notebook中。您可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', sheet_name='sheet_name')

接下来，您需要将数据拆分为训练和测试集，以便在模型训练和评估时使用。您可以使用以下代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop('target_column_name', axis=1)
y = df['target_column_name']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，您需要使用sklearn库中的RandomForestRegressor来训练一个随机森林回归模型。您可以使用以下代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

接下来，您需要使用sklearn库中的plot_partial_dependence函数来绘制部分依赖图。您可以使用以下代码：

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

features = ['feature_1', 'feature_2', 'feature_3']
plot_partial_dependence(rf, X_train, features)

最后，您可以使用matplotlib库来显示图形。您可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show()

这样就可以在Jupyter Notebook中使用Excel数据绘制随机森林的部分依赖图了。