f.write(f'{sorted_freq_disp[i]:12.5f} {sorted_phase_vel[i]:12.5f}\n')

这是一行 Python 代码，它使用文件对象 f 将一个字符串写入文件中。字符串中包含两个变量 sorted_freq_disp[i] 和 sorted_phase_vel[i] 的值，它们分别被格式化为浮点数并保留 5 位小数。写入的字符串还包含了一个换行符，使得下一次调用 f.write() 写入的内容能够出现在新的一行。

相关问题

for i in range(len(sorted_freq_disp)): f.write(f'{sorted_freq_disp[i]:12} {sorted_phase_vel[i]:12.1f}\n')

这段代码是一个 for 循环，它会遍历一个列表 `sorted_freq_disp` 的所有元素。在循环体中，使用了文件对象 `f` 的方法 `write`，将格式化的字符串写入文件中。格式化字符串中包含两个变量 `sorted_freq_disp[i]` 和 `sorted_phase_vel[i]`，它们分别代表列表 `sorted_freq_disp` 和 `sorted_phase_vel` 中的第 `i` 个元素。这些变量的输出格式是在字符串末尾的 `:12` 和 `:12.1f` 中指定的，它们表示输出的字符串长度为 12 个字符，其中小数点后保留 1 位。在最后，字符串末尾还会加上一个换行符 `\n`，以便每个元素占一行。

sklearn.feature_selection f_regression

sklearn.feature_selection中的f_regression是一种特征选择方法，它可以用于回归问题中的特征选择。

f_regression基于F统计量来评估每个特征与目标变量之间的关系强度。它假设特征与目标变量之间存在线性关系，并计算每个特征的F统计量和对应的p值。F统计量表示特征与目标变量之间的线性相关性程度，而p值表示该相关性的显著性。

具体使用f_regression进行特征选择的流程如下：
1. 导入所需库： from sklearn.feature_selection import f_regression
2. 准备特征矩阵X和目标变量y。
3. 调用f_regression进行特征选择：F, p = f_regression(X, y)
4. 根据得到的F统计量和p值对特征进行排名：sorted_indices = np.argsort(F)[::-1]
5. 可以根据排名情况选择最重要的特征或设置一个阈值选择相关性显著的特征。

该方法的优点是在回归问题中能够自动选择与目标变量最相关的特征，减少了特征维度，提高了模型的泛化能力和解释性。但也有一些限制，例如假设了特征与目标变量之间的关系是线性的，对于非线性关系的情况可能效果不佳。

总而言之，sklearn.feature_selection中的f_regression方法可以帮助我们通过评估特征与目标变量之间的线性相关性来进行回归问题的特征选择。