heapq.nlargest 排列的只有正值吗？

不是的，`heapq.nlargest` 函数可以用于任何可比较的元素，包括负数。该函数的第一个参数为要返回的元素个数，第二个参数为可迭代对象，第三个参数为一个可选的关键字函数，用于指定元素之间的比较方式。返回值是一个列表，其中包含了前 n 个最大的元素。如果想要返回前 n 个最小的元素，可以使用 `heapq.nsmallest` 函数。

相关问题

报错代码是list_chmax = heapq.nlargest(4, list_ch)

这个错误信息通常是因为 `heapq.nlargest()` 函数期望的参数 `list_ch` 不是一个可迭代对象。请确保 `list_ch` 是一个列表或者其他可迭代对象。

另外，如果你想要找到列表中的前4个最大值，你可以使用 `sorted()` 函数和切片操作来实现，比如这样：

list_chmax = sorted(list_ch, reverse=True)[:4]

这会将列表 `list_ch` 按照从大到小的顺序排序，并且取出前4个元素作为最大值列表 `list_chmax`。

tmp_d = {} r2_get = [] for i, feat in enumerate(data_history_conversion): tmp_d[i] = np.array([[item] for item in feat[i]]) r2 = r2_score(tmp_d[i], data_pre_conversion) r2_get.append(r2) sort_r2 = heapq.nlargest(5, r2_get) r2_index = [r2_get.index(x) for x in sort_r2] 代码优化

可以优化的地方如下：

1. 在循环中，每次都创建一个新的字典项并添加到字典中。这种方式比较消耗资源，可以在循环外部直接创建一个空字典，然后在循环中更新它。

2. 每次使用 r2_score 函数计算 r2 值时，都需要将数据转换成 numpy 数组。可以在循环外部将 data_pre_conversion 转换成 numpy 数组，这样就可以避免在循环中进行多次转换了。

3. 为了找到前五个最大的 r2 值，使用了 heapq.nlargest 函数和列表索引。可以直接使用 numpy.argsort 函数来获取按照从大到小排序后的索引值，然后取前五个即可。

修改后的代码如下：

tmp_d = {}
data_pre_conversion = np.array(data_pre_conversion)
for i, feat in enumerate(data_history_conversion):
    tmp_d[i] = np.array([[item] for item in feat[i]])
    r2 = r2_score(tmp_d[i], data_pre_conversion)
    r2_get.append(r2)
sort_r2_index = np.argsort(r2_get)[::-1][:5]
r2_index = [i for i in sort_r2_index]

这样可以避免重复转换数据和创建多余的字典项，同时也使用了 numpy.argsort 函数来简化代码。