请提供一段python代码：把现有的一维群体放进基于geatpy遗传优化中

以下是一段将一维群体放入基于geatpy遗传优化中的Python代码示例：

import geatpy as ea

# 定义问题对象
class MyProblem(ea.Problem): # 继承Problem父类
    def __init__(self):
        name = 'MyProblem' # 初始化name
        M = 1 # 初始化M（目标维数）
        maxormins = [1] # 初始化maxormins（1：最小化该目标；-1：最大化该目标）
        Dim = 10 # 初始化Dim（决策变量维数）
        varTypes = np.array([0] * Dim) # 初始化varType（决策变量类型，0：实数；1：整数）
        lb = np.array([0] * Dim) # 决策变量下界
        ub = np.array([1] * Dim) # 决策变量上界
        lbin = [1] * Dim # 数值变量的边界是离散的，我们必须具体地设置下边界和上边界
        ubin = [2] * Dim # 设置数值变量的上边界
        self.init__(name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin=lbin, ubin=ubin) # 调用父类构造函数

    def aimFunc(self, pop): # 目标函数
        Vars = pop.Phen # 得到决策变量矩阵
        x = Vars[:, [0, 1]] # 获得x1, x2
        pop.ObjV = np.sum(np.abs(np.sin(x) * np.sin(x + y)) + np.cos(x + y), axis=1) # 得到决策变量矩阵每个个体的目标函数值

problem = MyProblem() # 实例化问题对象
encoding = 'RI' # 编码方式
NIND = 50 # 种群规模
myAlgorithm = ea.soea_DE_rand_1_bin_templet(problem, populationType='ind', encoding=encoding, NIND=NIND) # 实例化算法模板对象
myAlgorithm.MAXGEN = 100 # 最大进化代数
myAlgorithm.drawing = 0 # 不绘图
myAlgorithm.verbose = True # 打印详细信息
# 运行算法
[BestIndi, BestObjV] = myAlgorithm.run()

这段代码将生成一个MyProblem对象，其中定义了一个目标函数aimFunc，并使用该问题对象来实例化一个算法模板对象myAlgorithm。该算法模板对象使用差分进化算法DE对决策变量进行优化，获得最佳个体BestIndi和相应的目标函数值BestObjV。注意，上述代码中的个体维度为10，如果需要将一维群体放入其中，可以通过修改变量Dim为1来实现。