python深度学习的代码，引用execl的数据，共计21个标签

### 回答1：
以下是一个简单的 Python 深度学习模型，用于从 Excel 文件中读取数据并进行分类。

首先，需要安装 pandas 库，用于读取 Excel 文件。可以使用以下命令安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码读取 Excel 文件并将其转换为 Pandas 数据帧：

import pandas as pd

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

其中，`data.xlsx` 是 Excel 文件的文件名，`Sheet1` 是工作表的名称。可以根据实际情况进行修改。

接下来，可以使用 Pandas 数据帧中的列来定义输入和输出数据：

import numpy as np

X = np.array(data.iloc[:, 0:20])  # 输入数据
y = np.array(data.iloc[:, 20:21])  # 输出数据

其中，`iloc` 方法用于按位置选择数据，`[:, 0:20]` 表示选择所有行和前 20 列，`[:, 20:21]` 表示选择所有行和第 21 列。`X` 和 `y` 分别表示输入和输出数据，可以根据实际情况进行修改。

接下来，可以使用 Keras 库定义深度学习模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(20,), activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(21, activation='softmax'))

其中，`Sequential` 类用于定义模型，`Dense` 类用于定义全连接层。这个模型包含两个隐藏层和一个输出层，使用 ReLU 激活函数和 softmax 输出层。

最后，可以使用 Keras 库编译和训练模型：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

其中，`compile` 方法用于编译模型，`loss` 参数表示损失函数，`optimizer` 参数表示优化器，`metrics` 参数表示评估指标。`fit` 方法用于训练模型，`epochs` 参数表示迭代次数，`batch_size` 参数表示批量大小。

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 定义输入和输出数据
X = np.array(data.iloc[:, 0:20])
y = np.array(data.iloc[:, 20:21])

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(20,), activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(21, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

### 回答2：
在Python中，我们可以使用一些库来编写深度学习的代码，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。如果我们想要引用Excel的数据，我们可以使用pandas库来读取Excel文件。

首先，我们需要安装pandas库。打开终端或命令提示符，使用以下命令来安装：

pip install pandas

安装完成后，我们可以在代码中引入pandas库：

import pandas as pd

接下来，假设我们的Excel文件名为"data.xlsx"，其中有一个名为"data"的工作表，包含21个标签的数据。我们可以使用以下代码来读取Excel文件：

data = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="data")

这样，Excel文件中的数据就会被读取到名为"data"的变量中。我们可以使用以下代码查看读取到的数据：

print(data.head())

根据Excel文件的结构，可以进行数据预处理、特征提取等操作，然后将数据用于深度学习模型的训练、测试等任务。

这只是一个简单的示例，具体的操作可能会根据数据的结构和需求有所不同。你可以根据自己的实际情况进行修改和扩展。

总之，使用Python编写深度学习代码时，我们可以使用pandas库来读取Excel的数据，然后根据需求进行后续的操作。

### 回答3：
Python深度学习代码可以使用各种库和框架来引用Excel数据。下面是一个使用pandas库和tensorflow框架的示例代码，用于加载包含21个标签的Excel文件数据：

import pandas as pd
import tensorflow as tf

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

# 提取标签列
label_column = data['标签']

# 将标签转换为数值编码
label_mapping = {label: index for index, label in enumerate(label_column.unique())}
label_encoded = label_column.map(label_mapping)

# 将标签编码转换为独热编码
label_one_hot = tf.keras.utils.to_categorical(label_encoded)

# 打印独热编码后的标签数据
print(label_one_hot)

上述代码首先使用pandas库的`read_excel`函数读取Excel文件数据。然后根据Excel文件中的`标签`列提取出标签数据，并使用一个字典`label_mapping`将标签转换为数值编码。接下来，使用tensorflow框架的`to_categorical`函数将标签编码转换为独热编码表示。最后，打印独热编码后的标签数据。

请注意，上述代码仅提供了加载Excel数据并转换为独热编码的部分，如果您需要使用具体的深度学习模型进行训练或其他操作，还需要进一步编写相应的代码。