紹介された動画のコーディング作業画像を良く見ると、ほんの一瞬ですが該当部分のインデントを減らしてforループの外に移動させていました。
19:00・20:26付近や21:52以後など

なので、以下の部分のインデントを解除してforループの外に移動すれば動作するでしょう。

    x_train = np.array(x_train) / 255.0
    y_train = np.array(y_train)
    x_test = np.array(x_test) / 255.0
    y_test = np.array(y_test)

単純にこちらのようにする。

x_train = np.array(x_train) / 255.0
y_train = np.array(y_train)
x_test = np.array(x_test) / 255.0
y_test = np.array(y_test)

以下は動画が紹介される前のソースコードだけで推測した内容です。
一応何か別の現象が起こった時などのための注意事項として残しておきます。

お手本の記事へのリンクとかソースコードの情報が追加されるかどうか分かりませんが、今のソースコードからすると、問題の原因は以下のコードによりPythonの基本的なリストとして定義された変数がnumpy.ndarrayに変換されてしまったことですね。
例えばこちらの記事と類似の現象です。
'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'のエラーについて

リストとしての宣言と初期化

x_train = []
y_train = []
x_test = []
y_test = []

forループでの処理でndarrayに変換される

    x_train = np.array(x_train) / 255.0
    y_train = np.array(y_train)
    x_test = np.array(x_test) / 255.0
    y_test = np.array(y_test)

なので、forループの初回は以下の処理は正常に動作しますが、2回目以後はリストでは無くndarrayになっているのでエラーになります。

    if f.split("/")[6]=="train":
        x_train.append(img_data)
        y_train.append(int(f.split("/")[7].split("_")[0]))
    elif f.split("/")[6]=="test":
          x_test.append(img_data)
          y_test.append(int(f.split("/")[7].split("_")[0]))

最初からndarrayとして宣言・初期化しnp.appendを使うか、ループ後半のリスト全体をndarrayに変換してしまう処理を見直して必要なデータだけndarrayに変換するよう書き変えるか、のどちらかになると思われます。

Use numpy.concatenate(list1 , list2) or numpy.append()

Look into the thread at Concatenate a NumPy array to another NumPy array.

The problem is that train_test_split(X, y, ...) returns numpy arrays and not pandas dataframes. Numpy arrays have no attribute named columns

If you want to see what features SelectFromModel kept, you need to substitute X_train (which is a numpy.array) with X which is a pandas.DataFrame.

selected_feat= X.columns[(sel.get_support())]

This will return a list of the columns kept by the feature selector.

If you wanted to see how many features were kept you can just run this:

sel.get_support().sum()  # by default this will count 'True' as 1 and 'False' as 0

forループの中で、変数weightsがlistからndarrayに変換されているため、2回めのループ以降に上記のエラーが出ているものと思われます。したがって、下記のようにfor文が終了したところでlistのweightsをndarrayに変換して実行してみたらどうでしょうか。手元で試していないので参考に留めてください。

weights, params = [], []
for c in np.arange(-5, 5):
    lr = LogisticRegression(C=10.**c, random_state=0) 
    lr.fit(X_train_std, y_train)
    
    weights.append(lr.coef_[1])
    
    params.append(10.**c)
    
weights = np.array(weights)
    
plt.plot(params, weights[:, 0], label='petal lenght')
plt.plot(params, weights[:, 1], linestyle='--', label='petal width')
plt.ylabel('weight coefficient')
plt.xlabel('C')
plt.legend(loc='upper left')
    
plt.xscale('log')
plt.show()