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。

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'''
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]

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网站标题：Python数据集切分实例-创新互联
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