解释train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)

这段代码的作用是将数据集 dataX 和 dataY 分割成训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。具体来说，代码首先根据总数据集中数据Y的数量将训练集的大小设为总数据集的70%。然后，代码计算测试集的大小为总数据集的大小减去训练集的大小。接下来，代码将数据集 dataX 和 dataY 按照训练集和测试集的大小进行切割，得到训练集和测试集的数据。最后，代码将训练集和测试集的数据转换为 numpy 数组并返回。这段代码通常用于机器学习模型中的数据准备阶段，以将数据集划分为训练集和测试集，以便在模型训练和评估中使用。