python读取本地excel数据作为cnn的输入数据

首先，需要使用Python的Pandas库读取Excel文件。接着，可以使用Numpy库将数据转换为数组。最后，使用Keras库建立CNN模型并训练模型。

以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取输入数据和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将数据转换为数组
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 将数组 reshape 成 4D 张量
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1, 1)

# 建立 CNN 模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(X.shape[1], 1, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, validation_split=0.2)

请注意，此代码示例仅为演示用途，可能需要根据实际数据进行修改。