帮我写一段python 程序，用于选取1000个质数中的连续7个

import sympy

def consecutive_primes(num_primes, consecutive):
    prime_list = list(sympy.primerange(1, num_primes))
    for i in range(len(prime_list) - consecutive + 1):
        prime_set = prime_list[i:i+consecutive]
        if len(prime_set) == consecutive:
            print(prime_set)

consecutive_primes(1000, 7)

这是一段使用 python 的第三方库 sympy 的程序，用于选取1000个质数中的连续7个。

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帮我写一段python程序统计一个txt文件中单词apple的出现的次数

当然可以，以下是一个简单的Python程序，可以读取一个文本文件并统计单词 "apple" 出现的次数：

with open('filename.txt', 'r') as file:
    text = file.read()
    count = text.count('apple')

print(f'单词 "apple" 出现的次数为: {count}')

请将 `filename.txt` 替换为您要读取的文本文件的实际文件名。该程序将打开文件，并读取其中的文本，然后使用 Python 的 `count()` 方法计算单词 "apple" 在文本中出现的次数，并将结果打印到屏幕上。

帮我写一段Python代码，对60个变量进行特征选取

好的，以下是一段基于sklearn库的Python代码，使用随机森林进行特征选取：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

# 将60个变量存储在X中，将目标变量存储在y中
X = ...
y = ...

# 使用随机森林进行特征选取
rfc = RandomForestClassifier(random_state=0)
selector = SelectFromModel(rfc)
selector.fit(X, y)

# 输出选取的特征的索引
selected_features = selector.get_support(indices=True)
print(selected_features)

请将代码中的`X`和`y`替换为您的数据集中的变量和目标变量。运行后，输出的`selected_features`将包含被选中的特征的索引。