优化以下代码# 去掉列表中的字符串，并将剩下的数字转换为浮点数 lst_num = [[float(i) for i in l.split() if i.replace('.', '', 1).isdigit()] for l in reports] # 将二维列表转换为 NumPy 数组，并沿着第一维求平均值 arr_mean = np.mean(np.array(lst_num), axis=0) # 将平均值数组转换回列表，并以原始表格的形式输出 lst_mean = [[''] + reports[0].split()[1:]] + [ ['{:.2f}'.format(n) if isinstance(n, float) else str(n) for n in arr_mean]] print(lst_mean)

可以进行如下优化：

1. 使用列表推导式和条件表达式过滤掉非数字字符串：

lst_num = [[float(i) for i in l.split() if i.replace('.', '', 1).isdigit()] for l in reports]

可以改写为：

lst_num = [[float(i) for i in l.split() if i.replace('.', '', 1).isdigit()] for l in reports if any(i.replace('.', '', 1).isdigit() for i in l.split())]

2. 使用 NumPy 的 loadtxt 函数将列表转换为数组：

arr_mean = np.mean(np.array(lst_num), axis=0)

可以改写为：

arr_mean = np.mean(np.loadtxt(lst_num), axis=0)

3. 使用列表推导式将平均值数组转换为列表：

lst_mean = [[''] + reports[0].split()[1:]] + [         ['{:.2f}'.format(n) if isinstance(n, float) else str(n) for n in arr_mean]]

可以改写为：

lst_mean = [[''] + reports[0].split()[1:]] + [['{:.2f}'.format(n) if isinstance(n, float) else str(n) for n in arr_mean]]

完整优化代码如下：

lst_num = [[float(i) for i in l.split() if i.replace('.', '', 1).isdigit()] for l in reports if any(i.replace('.', '', 1).isdigit() for i in l.split())]
arr_mean = np.mean(np.loadtxt(lst_num), axis=0)
lst_mean = [[''] + reports[0].split()[1:]] + [['{:.2f}'.format(n) if isinstance(n, float) else str(n) for n in arr_mean]]
print(lst_mean)