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

以下是使用geatpy中的GEAPT对现有数据进行筛选和选择的Python示例代码：

import numpy as np
import geatpy as ea

# 定义遗传算法问题类
class MyProblem(ea.Problem):
    def __init__(self):
        name = 'MyProblem'  # 设置问题名称
        M = 1  # 设置目标维数
        maxormins = [-1]  # 设置目标最小化或最大化，-1表示最小化，1表示最大化
        Dim = 3  # 设置决策变量维数
        varTypes = np.array([0, 0, 1])  # 设置决策变量的类型，0表示连续变量，1表示离散变量
        lb = [-1, -10, 0]  # 设置决策变量下界
        ub = [2, 10, 1]  # 设置决策变量上界
        lbin = [1, 1, 0]  # 设置离散变量的范围，0表示对应位置上的变量是连续变量，1则表示是离散变量
        # 调用父类构造方法完成实例化
        super().__init__(name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin)

    def aimFunc(self, pop):  # 自定义目标函数
        V = pop.Phen  # 得到决策变量矩阵
        x1 = V[:, [0]]
        x2 = V[:, [1]]
        x3 = V[:, [2]]
        pop.ObjV = 2 * x1 + 3 * x2 + 1 * x3 # 计算值得优化的目标函数值
        # 进行筛选和选择操作
        pop = ea.non_dominated_sorting_selection(pop, self.NIND, True)
        return pop.ObjV

# 创建遗传算法对象实例并执行算法
problem = MyProblem()  # 实例化问题类
algo = ea.soea_NSGA2_templet(problem, population_size=50)  # 构建算法模板
algo.run()  # 执行算法
print('用时：%f；评价次数：%d；最优解：%s；最优解个体数：%d' %
      (round(algo.passTime, 2), algo.evalsNum, algo.bestIndi.ObjV, algo.bestIndi.decs.shape[0]))

以上代码演示了如何使用geatpy中的GEAPT进行筛选和选择现有数据。具体而言，代码中首先定义了一个自定义的遗传算法问题类MyProblem，然后在该类中实现了自定义的目标函数aimFunc。在aimFunc函数中，首先得到决策变量矩阵V，然后根据决策变量计算得到优化的目标函数值，最后进行了筛选和选择操作，即调用了geatpy中的非支配排序选择函数"non_dominated_sorting_selection"。最后，通过创建算法对象实例并调用run方法，执行遗传算法得到最优解。