在数据中随机抽取一定比例的数据为训练集，剩下的为测试集的小方法

 在进行常见机器学习任务中，我们经常会随机抽取一定比例的数据为训练集，而剩下的为测试集。一般情况下都比较繁琐，所以看了其他的博客之后，准备了一个小函数实现这个功能。

EG: def getRandomIndex(n, x):

  # form n samples choice x the number of samples

  # return index of samples that had been choiced and rest

  index_choiced = np.random.choice(np.arange(n), size=x, replace=False)

  index_rest = np.delete(np.arange(n), index_choiced)

  return [index_choiced, index_choiced]