写一段python代码，对 Excel 文件，以第17、18、19、20列作为特征输入，第39列作为目标输出。构建可视化决策树，以图片形式可视化决策树，最后显示准确率，要求输入一组数据要预测出结果

下面是一个示例代码，可以实现对Excel文件的处理，构建可视化决策树，以及预测结果并显示准确率。

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import graphviz

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

# 提取特征输入和目标输出
X = df.iloc[:, [16, 17, 18, 19]].values
y = df.iloc[:, 38].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(model, 
                           out_file=None,
                           feature_names=['f1', 'f2', 'f3', 'f4'],
                           class_names=['class1', 'class2'],
                           filled=True, rounded=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('decision_tree')

# 预测结果并显示准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 预测一组数据
sample = [[1, 2, 3, 4]]
prediction = model.predict(sample)
print("Prediction:", prediction)

注意：以上代码只是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。