根据数据特征与价格的相关性选取 3 个主要特征，用以构建机器学习模型。 修整数据用于分析，data 中仅保留主要特征。 将特征数据和目标数据分别放入 np.array，取名为 X 和 y。

好的，根据数据特征与价格的相关性选取 3 个主要特征，可以先对数据进行探索性分析，然后选择与目标变量最相关的三个特征。假设我们已经完成了这一步，现在需要将数据修整并分别放入 np.array 中。代码如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 选取三个主要特征，假设为 feature1, feature2, feature3
selected_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']

# 仅保留主要特征
data = data[selected_features + ['price']]

# 去除含有缺失值的行
data = data.dropna()

# 将特征数据和目标数据分别放入 np.array
X = np.array(data[selected_features])
y = np.array(data['price'])

以上代码将选取的三个特征和价格列提取出来，再去除含有缺失值的行，并将特征数据和目标数据分别放入 np.array 中，以便后续的机器学习模型构建。

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import numpy as np

# 假设 X 是原始特征向量
X = np.array([...])  # 原始特征向量

# 计算相关性系数
corr_coef = np.corrcoef(X, Y)[0, 1:]

# 对特征进行排序
sorted_indices = np.argsort(corr_coef)[::-1]

# 选择相关性系数top24维特征
selected_features = X[:, sorted_indices[:24]]

在这个例子中，`np.argsort`函数返回一个按照相关性系数从小到大排序的索引数组。通过使用`[::-1]`将这个数组反转，就可以得到按照相关性系数从大到小排序的索引数组。然后，可以使用这个索引数组从原始特征向量中选择前24个特征。最终，`selected_features`就是相关性系数top24维特征。这个特征向量可以作为输入用于深度模型学习。

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