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

以下是一个使用geatpy中的NSGA-II算法进行多目标优化的示例代码：

import geatpy as ea
import numpy as np

class MyProblem(ea.Problem):
    def __init__(self):
        name = 'MyProblem'
        M = 2       # 目标维数
        maxormins = [1, 1]  # 目标最大化、最小化标记，1表示最小化，-1表示最大化
        Dim = 4     # 变量维数
        varTypes = np.array([0, 0, 1, 1]) # 每个变量的类型，0表示实数，1表示整数
        lb = [-50, -50, -10, -10]    # 每个变量的下界
        ub = [50, 50, 10, 10]        # 每个变量的上界
        lbin = [1, 1]   # 实数变量的下界是否包含等号（即是否包含lb），1表示包含，0表示不包含
        ubin = [1, 1]   # 实数变量的上界是否包含等号（即是否包含ub），1表示包含，0表示不包含
        self.alpha = 2  # 我们将自己指定的参数存下来，以便后面可以调用

        # 调用super()来初始化相关属性
        super().__init__(name, M, VarDim=Dim, Discrete=False, maxormins=maxormins, lb=lb, ub=ub,
                 lbin=lbin, ubin=ubin, varTypes=varTypes)

    # 定义目标函数1
    def aimFunc1(self, pop):
        x1 = pop.Phen[:, 0]
        x2 = pop.Phen[:, 1]
        return x1 ** 2 + x2 ** 2

    # 定义目标函数2
    def aimFunc2(self, pop):
        x3 = pop.Phen[:, 2]
        x4 = pop.Phen[:, 3]
        return (x3 - 1) ** 2 + x4 ** 2

    # 定义评价函数
    def calObjFunc(self, pop):
        pop.ObjV[:, 0] = self.aimFunc1(pop)
        pop.ObjV[:, 1] = self.aimFunc2(pop)

if __name__ == '__main__':
    problem = MyProblem()   # 创建问题对象
    algorithm = ea.NSGA2_templet(problem, populationSize=100)    # 实例化算法模板对象
    algorithm.debug = True  # 输出详细日志
    algorithm.initPop()     # 初始化种群
    algorithm.fstObjv = ea.matplotlibNondominatedSolutionDisplay(algorithm.pop.ObjV) # 绘图
    algorithm.run()         # 进行算法执行

    # 输出最优解
    best_ind = np.argmax(algorithm.pop.ObjV[:, 0] * algorithm.problem.maxormins[0] + algorithm.pop.ObjV[:, 1] * algorithm.problem.maxormins[1])
    print('最优解集为：')
    print('    x1=%.8f, x2=%.8f, x3=%.8f, x4=%.8f' % (algorithm.pop.Phen[best_ind, 0], algorithm.pop.Phen[best_ind, 1], algorithm.pop.Phen[best_ind, 2], algorithm.pop.Phen[best_ind, 3]))
    print('    f1=%.8f, f2=%.8f' % (algorithm.pop.ObjV[best_ind, 0], algorithm.pop.ObjV[best_ind, 1]))

以上代码实现了一个带有两个目标函数的多目标优化问题。其中，变量的上下界以及类型等信息都可以在初始化函数中指定。在调用`calObjFunc()`函数时，我们可以根据变量的值计算出相应的目标函数值，并赋值给`pop.ObjV`数组。

使用上述代码需要先安装geatpy库，可以使用以下命令进行安装：

pip install geatpy

希望以上代码能够对您有所帮助！