写一段python代码，对excel表中的数据，分别以第17~20列作为特征输入，第39列（对应取值分别为1~4）作为目标输出，构建C4.5多叉决策树，并进行可视化，以图片形式保存，输出准确率

下面是一个示例代码，用于构建C4.5多叉决策树并进行可视化：

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

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 以第17~20列作为特征输入，第39列作为目标输出
X = data.iloc[:, 16:20].values
y = data.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=0)

# 构建C4.5决策树
dt = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
dt.fit(X_train, y_train)

# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(dt, out_file=None, feature_names=['Feature 1', 'Feature 2', 'Feature 3', 'Feature 4'], 
                           class_names=['Class 1', 'Class 2', 'Class 3', 'Class 4'], filled=True, rounded=True,
                           special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('decision_tree')

# 输出准确率
accuracy = dt.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，`data.xlsx`是包含数据的Excel表格文件，第17~20列是特征输入，第39列是目标输出。代码使用`pandas`库读取Excel表格数据，并使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。然后，使用`DecisionTreeClassifier`类构建C4.5决策树，并使用`export_graphviz`函数将决策树可视化为DOT格式。最后，使用`graphviz`库将DOT格式的决策树保存为图片，并输出准确率。