Python怎么實現訓練集、測試集隨機劃分

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python的五大特點是什么

python的五大特點：1.簡單易學，開發程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象，與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。3.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。

隨機從列表中取出元素：

import random
dataSet = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]]
trainDataSet = random.sample(dataSet, 3)

以下函數，使用于我最近的一個機器學習的項目，將數據集數據按照比例隨機劃分成訓練集數據和測試集數據：

import csv
import random
def getDataSet(proportion):
  """
    :exception
      獲取訓練集和測試集(將數據按比例隨機劃分)
    :parameter
      proportion - 測試集/數據集
    :return
      trainDataSet - 訓練集
      testDataSet - 測試集
    author
      肖政宇
    modify
      2019年5月10日
  """
  dataSet = open('數據集.csv')
  dataSetReader = csv.reader(dataSet)
  """
    :exception
      將數據保存到數組
  """
  dataSet = []
  next(dataSetReader, 'none') # 跳過表頭
  data = next(dataSetReader, 'none')
  while (data != 'none'):
    dataSet.append(data)
    data = next(dataSetReader, 'none')
  """
    :exception
      按照比例隨機劃分出訓練集和測試集
  """
  dataNumber = dataSet.__len__() # 數據集數據條數
  testNumber = int(dataNumber * proportion) # 測試集數據條數
  testDataSet = [] # 測試數據集
  trainDataSet = [] # 訓練數據集
 
  testDataSet = random.sample(dataSet, testNumber) # 測試集
  for testData in testDataSet: # 將已經選定的測試集數據從數據集中刪除
    dataSet.remove(testData)
  trainDataSet = dataSet # 訓練集
 
  return trainDataSet, testDataSet

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