python编程实现 编写 k 折随机划分：folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据，fold个数，以及随机种子,返回每个fold样本的index。

这个问题可以回答。实现 k 折随机划分可以使用sklearn库的KFold函数，代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold

def KfoldSplit(n_sample, k, random_state):
    kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state=random_state)
    folds_index = []
    for train_index, test_index in kf.split(range(n_sample)):
        folds_index.append(test_index)
    return folds_index

其中n_sample是样本总数，k是划分的fold数，random_state是随机种子。这个函数返回一个List，包含每个fold中样本的index。

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python编程实现不用sklearn 编写 k 折随机划分：folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据，fold个数，以及随机种子,返回每个fold样本的index。

非常高级的问题，让我想一想……嗯，我知道了！以下是代码示例：

import random

def KfoldSplit(n_sample, k, random_state):
    random.seed(random_state)
    indices = list(range(n_sample))
    random.shuffle(indices)
    fold_size = n_sample // k
    folds_index = []
    for i in range(k):
        fold_start = i * fold_size
        fold_end = (i + 1) * fold_size if i != k - 1 else n_sample
        fold_index = indices[fold_start:fold_end]
        folds_index.append(fold_index)
    return folds_index

这段代码实现了 k 折随机划分，其中 n_sample 是样本总数，k 是 fold 的个数，random_state 是随机种子。该函数会返回一个列表，其中的每个元素是一个 fold 的样本 index，你可以根据返回值去处理训练集和测试集的样本数据。希望这能帮到你！

编写 k 折随机划分：folds_index=KfoldSplit(n_sample, k, random_state)。 输入为训练集样本数据，fold个数，以及随机种子,返回每个fold样本的index。

下面是一个可能的实现：

import numpy as np

def KfoldSplit(n_sample, k, random_state=None):
    if random_state is not None:
        np.random.seed(random_state)
    indices = np.arange(n_sample)
    np.random.shuffle(indices)
    fold_size = n_sample // k
    folds_index = []
    for i in range(k):
        start, end = i * fold_size, (i + 1) * fold_size
        if i == k - 1:
            end = n_sample
        folds_index.append(indices[start:end])
    return folds_index

这个函数首先根据随机种子打乱样本的索引，然后根据fold数计算每个fold的大小，最后按照fold的大小划分样本的索引。注意，如果样本数不能被fold数整除，最后一个fold的大小可能会比其他fold略小。