这时我轻轻地闭上了眼睛，我好像来到童话世界，好像在和小鸟讨论秋天的美景，好像在和小草拍秋天的照片。农民伯伯在田野里收获了庄稼，果农们在果园里收获了果子，我们在学校里收获快乐、收获知识、收获成长。
在处理数据过程中经常要把数据集切分为训练集和测试集，因此记录一下切分代码。
''' data:数据集 test_ratio:测试机占比 如果data为numpy.numpy.ndarray直接使用此代码 如果data为pandas.DatFrame类型则 return data[train_indices],data[test_indices] 修改为 return data.iloc[train_indices],data.iloc[test_indices] ''' def split_train(data,test_ratio): shuffled_indices=np.random.permutation(len(data)) test_set_size=int(len(data)*test_ratio) test_indices =shuffled_indices[:test_set_size] train_indices=shuffled_indices[test_set_size:] return data[train_indices],data[test_indices]
测试代码如下：
import numpy as np import pandas as pd data=np.random.randint(100,size=[25,4]) print(data)
结果如下：
从上图可以看出，原数据集按照5:1被随机分为两部分。但是此种方法存在一个缺点–每次调用次函数切分同一个数据集切分出来的结果都不一样，因此常在np.random.permutation(len(data))先调用np.random.seed(int)函数，来确保每次切分来的结果相同。
因此将上述函数改为：
def split_train(data,test_ratio): np.random.seed(43) shuffled_indices=np.random.permutation(len(data)) test_set_size=int(len(data)*test_ratio) test_indices =shuffled_indices[:test_set_size] train_indices=shuffled_indices[test_set_size:] return data[train_indices],data[test_indices]
这个函数np.random.seed(43)当参数为同一整数时产生的随机数相同。
以上这篇Python数据集切分实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
