python骨架去毛刺

### 简化Python代码去掉复杂冗余部分

为了简化Python代码并去除不必要的复杂结构或冗余部分，可以采取多种策略。这些策略不仅有助于提高代码可读性，还能增强维护性和性能。

#### 使用内置函数和库功能优化代码逻辑
利用Python丰富的标准库以及第三方库中的高级特性，往往能实现更简洁高效的解决方案。例如，在处理列表操作时，尽量采用列表推导式代替显式的循环加条件判断语句；对于字典的操作，则考虑使用`dict.get()`方法来安全获取键对应的值而无需额外检查是否存在该键[^2]。

#### 合理运用控制流工具减少嵌套层次
当遇到多层嵌套的if-else分支时，可以通过提前返回的方式降低缩进级别，使程序更加直观易懂。另外，自Python 3.10起引入了模式匹配语法——即`match-case`语句，这为编写清晰的选择逻辑提供了新的途径，尤其适用于需要区分不同情况执行特定动作的情形[^4]。

# 复杂版本
if isinstance(value, int):
    result = process_integer(value)
elif isinstance(value, float):
    result = process_float(value)
elif isinstance(value, str):
    result = process_string(value)
else:
    raise ValueError("Unsupported type")

# 简洁版（假设已定义好process_* 函数）
match value:
    case int():
        result = process_integer(value)
    case float():
        result = process_float(value)
    case str():
        result = process_string(value)
    case _:
        raise ValueError("Unsupported type")

#### 避免重复计算与资源浪费
识别并消除那些多次出现却每次都重新计算的部分，将其提取出来作为单独变量保存起来供后续调用。比如在进行PCA分析过程中涉及到的数据预处理阶段，像均值向量、协方差矩阵等中间结果应当只计算一次即可[^5]。

mean_vec = np.mean(X_std, axis=0)

covX_1st_approach = (X_std - mean_vec).T @ ((X_std - mean_vec)) / (X_std.shape[0]-1)  
covX_2nd_approach = np.cov(X_std.T)  

eigenvalues_and_vectors_via_covariance_matrix = np.linalg.eig(covX_2nd_approach)
print(eigenvalues_and_vectors_via_covariance_matrix)