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神经网络拟合因变量与自变量之间的映射关系。（输入的数据全部用于训练拟合，最终输出拟合结果）

为了实现这个任务，你需要使用pandas库读取Excel文件，以及Keras库中的LSTM模型。以下是一个简单的Python代码示例，假设你的Excel文件名为"data.xlsx"，并且数据已经按行排列好，第一列是时间序列（可以作为序列的一部分），其他七列是特征（X），最后一列是目标值（y）：

import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 1. 导入数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols='A:G')  # A:G代表从第一列到第七列
y = data.iloc[:, -1]  # 取最后一列作为因变量
X = data.iloc[:, :-1]  # 取除最后一列作为自变量

# 2. 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()  # 初始化缩放器
X_scaled = scaler.fit_transform(X)  # 对特征进行归一化
y_scaled = scaler.fit_transform(y.values.reshape(-1, 1))  # 对因变量同样进行归一化

# 将数据转换为适合LSTM的形状
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, y = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        X.append(a)
        y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(y)

look_back = 5  # 你可以调整滑动窗口大小
X_train, y_train = create_dataset(X_scaled, look_back)
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))

# 3. 构建并训练LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, X_train.shape[-1])))  # 输入层大小、隐藏层节点数
model.add(Dense(1))  # 输出层只有一个节点，因为我们只有一个预测值
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=64)

# 4. 拟合结果
# model.evaluate(X_test, y_test)  # 如果有测试集，可以在此评估模型性能

注意：这只是一个基本示例，实际应用中可能需要对数据进一步清洗、分拆成训练集和验证集，并可能需要更多的超参数调整。