Python怎么实现训练集、测试集随机划分

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python的五大特点是什么

python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(*/开放源码软件)之一。

随机从列表中取出元素：

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

以下函数，使用于我最近的一个机器学习的项目，将数据集数据按照比例随机划分成训练集数据和测试集数据：

import csv
import random
def getDataSet(proportion):
  """
    :exception
      获取训练集和测试集(将数据按比例随机划分)
    :parameter
      proportion - 测试集/数据集
    :return
      trainDataSet - 训练集
      testDataSet - 测试集
    author
      肖政宇
    modify
      2019年5月10日
  """
  dataSet = open('数据集.csv')
  dataSetReader = csv.reader(dataSet)
  """
    :exception
      将数据保存到数组
  """
  dataSet = []
  next(dataSetReader, 'none') # 跳过表头
  data = next(dataSetReader, 'none')
  while (data != 'none'):
    dataSet.append(data)
    data = next(dataSetReader, 'none')
  """
    :exception
      按照比例随机划分出训练集和测试集
  """
  dataNumber = dataSet.__len__() # 数据集数据条数
  testNumber = int(dataNumber * proportion) # 测试集数据条数
  testDataSet = [] # 测试数据集
  trainDataSet = [] # 训练数据集
 
  testDataSet = random.sample(dataSet, testNumber) # 测试集
  for testData in testDataSet: # 将已经选定的测试集数据从数据集中删除
    dataSet.remove(testData)
  trainDataSet = dataSet # 训练集
 
  return trainDataSet, testDataSet

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