复杂一点的200行例子

一个稍微复杂一些的200行左右的Python代码示例可以是一个简单的机器学习项目的初步框架，如使用scikit-learn库进行线性回归。这里以波士顿房价预测为例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston_data = load_boston()
X = boston_data.data
y = boston_data.target

# 数据预处理（划分训练集和测试集）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"均方误差(MSE): {mse}")

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('真实值')
plt.ylabel('预测值')
plt.show()

这个代码涵盖了加载数据、分割、模型训练、预测以及基本性能评估的过程。当然，完整的200行代码还会包括更多的细节，如异常处理、模型参数调整等。