运用PYTHON语言，写一段关于SEIR模型的代码，要求读取xlsx数据，数据为93X21的矩阵，目的在于研究情绪与舆情耦合互动机制

以下是一个简单的SEIR模型的Python代码，同时读取了一个名为"data.xlsx"的xlsx文件，其数据为93x21的矩阵，用于研究情绪与舆情的耦合互动机制。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取xlsx文件数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)

# SEIR模型参数设定
beta = 0.2  # 接触率
gamma = 1/14  # 恢复率
sigma = 1/7  # 潜伏期转化率
N = 10000  # 总人口数
E0, I0, R0 = 10, 10, 0  # 初始暴露者、感染者和康复者数
S0 = N - E0 - I0 - R0  # 初始易感者数

# SEIR模型求解
def seir_model(t, y):
    S, E, I, R = y
    dSdt = -beta*S*I/N
    dEdt = beta*S*I/N - sigma*E
    dIdt = sigma*E - gamma*I
    dRdt = gamma*I
    return [dSdt, dEdt, dIdt, dRdt]

# 模拟时间范围
t = np.linspace(0, 100, 100)

# 初始条件
y0 = [S0, E0, I0, R0]

# 解ODE方程
sol = odeint(seir_model, y0, t)

# 绘图
plt.plot(t, sol[:, 0], label='Susceptible')
plt.plot(t, sol[:, 1], label='Exposed')
plt.plot(t, sol[:, 2], label='Infected')
plt.plot(t, sol[:, 3], label='Recovered')
plt.legend()
plt.xlabel('Time (days)')
plt.ylabel('Population')
plt.show()

在此基础上，可以进一步分析和探究情绪与舆情的耦合互动机制，例如将数据作为模型参数之一，或者将舆情数据作为感染率和康复率的调节因子等等。