for i in range(5): if r2_index[i] != ((len(data_history_conversion)) - 1): predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i] + 1):96 * (r2_index[i] + 2)] else: predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i - 1] + 1):96 * (r2_index[i - 1] + 2)] predict_sum.append(predict_day) 代码优化

可以将代码优化成如下形式：

for i in range(5):
    if r2_index[i] != len(data_history_conversion) - 1:
        predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i] + 1):96 * (r2_index[i] + 2)]
    else:
        predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i - 1] + 1):96 * (r2_index[i - 1] + 2)]
    predict_sum.append(predict_day)

主要是将if语句的条件判断部分中的括号去掉，这样更加简洁清晰。

相关问题

predict_sum = [] for i in range(5): if r2_index[i] != ((len(data_history_conversion)) - 1): predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i] + 1):96 * (r2_index[i] + 2)] else: predict_day = dataset_history[96 * (r2_index[i - 1] + 1):96 * (r2_index[i - 1] + 2)] predict_sum.append(predict_day) 代码优化

可以将if-else语句中的重复代码提取出来，可以使用一个变量来存储 r2_index[i] 的值，这样代码就可以减少重复部分。优化后的代码如下：

predict_sum = []
for i in range(5):
    next_index = r2_index[i] + 1
    if next_index != len(data_history_conversion):
        predict_day = dataset_history[96 * next_index:96 * (next_index + 1)]
    else:
        last_index = r2_index[i - 1] + 1
        predict_day = dataset_history[96 * last_index:96 * (last_index + 1)]
    predict_sum.append(predict_day)

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。