请提供一段python代码：如何使用geatpy中的GEAPT对现有的数据进行筛选和选择

以下是使用geatpy中的GEAPT对现有的数据进行筛选和选择的Python代码示例：

# 导入相关库
from geatpy import eaSimple
from geatpy.selection import roulettewheel

# 定义问题类
class MyProblem:
    def __init__(self):
        self.xdim = 5 # 自变量维数
        self.varTypes = np.array([0, 0, 0, 1, 1]) # 自变量类型：0表示离散，1表示连续
        self.ranges = np.vstack([np.zeros((1, self.xdim)), np.array([10, 10, 10, 1, 1])]) # 自变量范围
        self.maxormins = [1] # 目标函数类型：1表示单目标最小化，-1表示单目标最大化
        self.obj_funcs = self.func # 目标函数

    def func(self, x):
        # 自定义目标函数
        return [sum(x)]

# 初始化问题
problem = MyProblem()

# 进行遗传算法求解
verbose = True # 是否打印详细信息
NIND = 50 # 种群个数
MAXGEN = 100 # 最大迭代次数
LIND = np.sum(problem.varTypes == 0) # 离散型变量个数
pc, pm = 0.8, 0.1 # 交叉、变异概率
lb, ub = problem.ranges[0, :], problem.ranges[1, :] # 自变量上下界
LREAL = np.sum(problem.varTypes == 1) # 连续型变量个数
FieldD = ea.crtfld(LREAL, lb.tolist(), ub.tolist(), problem.varTypes) # 决策变量描述器
population = ea.initpop(NIND, problem.varTypes, problem.ranges) # 初始化种群
obj_trace = np.zeros((MAXGEN, 1)) # 定义目标函数值记录器
var_trace = np.zeros((MAXGEN, problem.xdim)) # 定义变量值记录器
if verbose: # 打印详细信息
    start_time = time.time() # 记录起始时间
[population, obj_trace, var_trace] = eaSimple(ea.recombin(roulettewheel), problem.obj_funcs, population, FieldD,
                                               problem.maxormins, MAXGEN, problem.obj_funcs is None, 1, True,
                                               pc, pm, 1, LIND, 1.0 / LIND, 1e-6, verbose, [0.1, 2]) # 调用遗传算法模板
if verbose: # 打印详细信息
    end_time = time.time() # 记录终止时间
    print('用时：%f 秒' % (end_time - start_time))