python将list随机划分

可以使用random.shuffle() 函数将list随机排序，然后根据需要划分成多个相等的子列表，如下：

import random

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random.shuffle(mylist)

def split_list(lst, parts):
    length = len(lst)
    return [ lst[i*length // parts: (i+1)*length // parts] 
            for i in range(parts) ]

result = split_list(mylist, 3)
print(result)

上面的split_list()函数将list分成了3个相等的子列表，可以根据需要修改parts参数来分割成不同数量的子列表。

相关问题

python 数据集随机划分8 2代码

Python中对数据集进行随机划分的方式有很多，比较常用的是将数据集划分成训练集和测试集。根据需求，可以将数据集划分成不同的比例，比如常见的是8:2即将数据集分成训练集和测试集两个部分，其中训练集占80%，测试集占20%。

以下是一段Python代码，可实现将数据集随机划分成训练集和测试集的功能：

import random

def split_dataset(dataset, split_ratio):
    train_size = int(len(dataset) * split_ratio)
    train_set = []
    test_set = list(dataset)
    while len(train_set) < train_size:
        index = random.randrange(len(test_set))
        train_set.append(test_set.pop(index))
    return train_set, test_set

# 假设dataset为待划分的数据集
train_set, test_set = split_dataset(dataset, 0.8)

代码中可以看到，split_dataset函数实现了将数据集随机划分成训练集和测试集的功能。函数的第一个参数为待划分的数据集，第二个参数为划分的比例。函数首先根据划分比例计算出训练集的大小，然后从数据集中随机选取样本放入训练集中，直到训练集的大小达到设定的值。最后，利用Python的列表特性，将训练集从数据集中删除得到测试集，最终将训练集和测试集作为函数的返回值输出。

以上就是Python数据集随机划分8:2的代码实现，利用该代码可以方便地对数据集进行随机划分，从而进行模型训练和效果测试。

python 集合划分

引用\[1\]中的代码展示了如何使用Python将一个大的列表拆分成多个小的列表。通过定义一个函数`toChildList`，可以将大列表按照指定的每个小列表的元素数量进行拆分。函数首先判断大列表的长度是否小于指定的数量，如果是，则直接将整个大列表作为一个小列表返回。否则，通过循环将大列表按照指定的数量进行切片，并将切片后的小列表添加到一个新的列表中，直到遍历完整个大列表。最后，返回包含所有小列表的列表。

引用\[2\]中的代码展示了集合的增删操作。在Python中，可以使用`add`方法向集合中添加元素，使用`update`方法将传入的元素拆分后逐个添加到集合中。另外，集合的删除操作可以使用`remove`方法删除指定的元素，使用`pop`方法删除集合中的一个随机元素，使用`discard`方法删除指定的元素（如果存在）。

引用\[3\]中的代码是一个递归函数，用于计算集合划分的问题。函数`f(n, m)`表示将n个元素划分成m个子集的方案数。根据题目的描述，对于一个元素来说，它可以单独成为一个子集，也可以与其他元素构成一个子集。因此，递归的终止条件是当n等于1或m等于1时，方案数为1。递归的计算公式为`f(n, m) = f(n - 1, m - 1) + m * f(n - 1, m)`，其中`f(n - 1, m - 1)`表示将n-1个元素划分成m-1个子集的方案数，`f(n - 1, m)`表示将n-1个元素划分成m个子集的方案数。根据题目的要求，可以使用递归函数来计算集合划分的方案数。

综上所述，如果你想要实现集合的划分操作，可以使用引用\[1\]中的代码来将一个大的列表拆分成多个小的列表。而如果你想要计算集合划分的方案数，可以使用引用\[3\]中的递归函数来实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 拆分大集合成多个小集合](https://blog.csdn.net/bin929/article/details/119283256)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python 集合](https://blog.csdn.net/weixin_58520733/article/details/124261413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [集合划分问题](https://blog.csdn.net/heipao17/article/details/121186754)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]