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

在Python中，我们可以使用pandas库读取Excel文件，然后用Keras库构建LSTM模型进行预测。这里是一个基本的例子，假设我们已经安装了`pandas`, `numpy`, `openpyxl`以及`tensorflow.keras`库：

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

# 1. 读取Excel数据
file_name = 'your_file.xlsx'  # 替换为你实际的文件路径
data = pd.read_excel(file_name, usecols=range(7) + [8])  # 选择前7列作为自变量(X), 第8列作为因变量(y)

# 2. 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
y_scaled = scaler.fit_transform(np.reshape(y, (-1, 1)))

# 分割数据集为训练集和测试集
train_size = int(len(y_scaled) * 0.8)
X_train, y_train = X_scaled[:train_size], y_scaled[:train_size]
X_test, y_test = X_scaled[train_size:], y_scaled[train_size:]

# 3. 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 测试模型
test_loss = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test Loss: {test_loss}")

# 预测
predictions = scaler.inverse_transform(model.predict(X_test))  # 可能需要对预测结果再次缩放回原始范围

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