逐行解释这段代码 if num == []: # 如果没有和第一个特征相关的 print('剩余特征和第一个特征不相关') if len(feature) > 1: new_data = spear.loc[feature, feature] for j in feature: new_data.loc[j, j] = 0 number_max = list(new_data.describe().loc['max', :]) number_min = list(new_data.describe().loc['min', :]) a = sum(l >= threshold for l in number_max) + sum(l <= -threshold for l in number_min) # feature里相关的数量 if a == 0: print('剩下的特征都不相关') result = result + feature break else: continue else: print('就剩下一个特征了') result = result + feature break if feature == []: print('over' * 30) b = False print(result) print(len(result)) result = pd.DataFrame(result, columns=['feature']) return result

这段代码是一个函数的主体部分，主要完成特征选择的功能。下面逐行解释它的功能：

- 第 1 行：判断 num 是否为空列表，即是否是第一轮特征筛选。如果是第一轮，则说明没有和第一个特征相关的。
- 第 2 行：打印提示信息。
- 第 3 行：判断 feature 的长度是否大于 1，如果 feature 没有其他特征，就不需要进行下一轮筛选了。
- 第 4 行：根据 feature 选出相关系数矩阵 spear 中对应的子矩阵 new_data，并将对角线上的元素设为 0。
- 第 5 行：分别计算 new_data 中每列的最大值和最小值，存储在列表 number_max 和 number_min 中。
- 第 6 行：计算 number_max 中大于等于阈值 threshold 的元素个数以及 number_min 中小于等于阈值 -threshold 的元素个数，并将它们的和存储在变量 a 中，得到 feature 里相关的数量。
- 第 7 行：如果 a 等于 0，即 feature 中没有和其他特征相关的，打印提示信息并将 feature 添加到结果列表 result 中，然后跳出循环。
- 第 8 行：如果 a 不等于 0，说明 feature 中还有和其他特征相关的特征，继续进行下一轮筛选。
- 第 9-12 行：如果 feature 的长度已经小于等于 1，即不需要再进行筛选了，打印提示信息并将 feature 添加到结果列表 result 中，然后跳出循环。
- 第 13 行：如果 feature 为空列表，说明已经没有特征需要进行筛选了，打印提示信息并将循环标志 b 设为 False。
- 第 14 行：打印结果列表 result。
- 第 15 行：打印结果列表 result 的长度。
- 第 16 行：将结果列表 result 转换为 Pandas 的 DataFrame 格式，并将列名设为 feature。
- 第 17 行：返回结果 DataFrame。