优化代码：List<BatchInventory> inventoryList = stock.getInventoryList(); List<String> mainBatchList = command.getBatchCodeList(); inventoryList.removeIf(batch -> { boolean flag = true; for (String mainBatch : mainBatchList) { if (batch.getBatchCode().getBatchCode().contains(mainBatch)){ flag = false; break; } } return flag; });

可以将循环逻辑改为使用Java 8的Stream API来实现，代码如下：

List<BatchInventory> inventoryList = stock.getInventoryList();
List<String> mainBatchList = command.getBatchCodeList();

inventoryList = inventoryList.stream()
    .filter(batch -> mainBatchList.stream()
        .noneMatch(mainBatch -> batch.getBatchCode().getBatchCode().contains(mainBatch)))
    .collect(Collectors.toList());

此代码使用了Stream的filter和noneMatch方法，可以更加简洁地实现原来的逻辑。

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import tensorflow as tf import numpy as np import tkinter as tk from tkinter import filedialog import time import pandas as pd import stock_predict as pred def creat_windows(): win = tk.Tk() # 创建窗口 sw = win.winfo_screenwidth() sh = win.winfo_screenheight() ww, wh = 800, 450 x, y = (sw - ww) / 2, (sh - wh) / 2 win.geometry("%dx%d+%d+%d" % (ww, wh, x, y - 40)) # 居中放置窗口 win.title('LSTM股票预测') # 窗口命名 f_open =open('dataset_2.csv') canvas = tk.Label(win) canvas.pack() var = tk.StringVar() # 创建变量文字 var.set('选择数据集') tk.Label(win, textvariable=var, bg='#C1FFC1', font=('宋体', 21), width=20, height=2).pack() tk.Button(win, text='选择数据集', width=20, height=2, bg='#FF8C00', command=lambda: getdata(var, canvas), font=('圆体', 10)).pack() canvas = tk.Label(win) L1 = tk.Label(win, text="选择你需要的 列(请用空格隔开，从0开始）") L1.pack() E1 = tk.Entry(win, bd=5) E1.pack() button1 = tk.Button(win, text="提交", command=lambda: getLable(E1)) button1.pack() canvas.pack() win.mainloop() def getLable(E1): string = E1.get() print(string) gettraindata(string) def getdata(var, canvas): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() var.set("注，最后一个为label") # 读取文件第一行标签 with open(file_path, 'r', encoding='gb2312') as f: # with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 读取所有行 data2 = lines[0] print() canvas.configure(text=data2) canvas.text = data2 def gettraindata(string): f_open = open(file_path) df = pd.read_csv(f_open) # 读入股票数据 list = string.split() print(list) x = len(list) index=[] # data = df.iloc[:, [1,2,3]].values # 取第3-10列 （2:10从2开始到9） for i in range(x): q = int(list[i]) index.append(q) global data data = df.iloc[:, index].values print(data) main(data) def main(data): pred.LSTMtest(data) var.set("预测的结果是：" + answer) if __name__ == "__main__": creat_windows()这个代码能实现什么功能

这个代码实现了一个简单的GUI界面，可以让用户选择一个股票数据集，选择需要的列，然后用LSTM模型对这些列进行预测，并在界面上展示预测结果。具体来说，该代码使用了Tkinter库创建了一个窗口，其中包括一个按钮用于选择数据集，一个标签用于展示数据集的列名，以及一个文本框用于让用户输入需要的列。当用户点击提交按钮后，程序会读取用户输入的列号，并使用Pandas库读取该数据集，提取用户选择的列，再使用stock_predict.py文件中的LSTM模型对这些列进行预测，并在界面上展示预测结果。