python读取xlsx文件数据用于建立训练集和测试集，xlsx文件共有187个样本，样本数据的前5列为特征，第六列为标签，写代码

要读取XLSX文件并创建训练集和测试集，可以使用`pandas`库来处理Excel文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 设置XLSX文件路径
xlsx_file = 'path/to/your/xlsx/file.xlsx'

# 读取XLSX文件
data = pd.read_excel(xlsx_file)

# 提取特征和标签列
features = data.iloc[:, :5]
labels = data.iloc[:, 5]

# 划分训练集和测试集
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 打印训练集和测试集的大小
print("训练集大小：", len(train_features))
print("测试集大小：", len(test_features))

请确保将`'path/to/your/xlsx/file.xlsx'`替换为你实际的XLSX文件路径。以上代码使用了`pandas`库中的`read_excel`函数来读取XLSX文件，并使用`iloc`方法提取特征和标签列。最后，使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。你可以根据需要调整`test_size`参数来控制训练集和测试集的比例。