# 划分训练集和测试集，70% 作为训练集 train_size = int(len(data_X) * 0.7) test_size = len(data_X) - train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] test_X = data_X[train_size:] test_Y = data_Y[train_size:] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 2) train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 1) test_X = test_X.reshape(-1, 1, 2) train_x = torch.from_numpy(train_X) train_y = torch.from_numpy(train_Y) test_x = torch.from_numpy(test_X)

这段代码是在将数据集划分为训练集和测试集后，将其进行了reshape操作，然后将numpy数组转化为了PyTorch tensor。其中train_X和test_X是输入特征，train_Y和test_Y是对应的标签。reshape操作将二维的输入特征变成了三维的tensor，第一个维度表示样本数量，第二个维度表示每个样本只有一个特征，第三个维度表示每个特征有两个值。同样地，对于标签train_Y和test_Y，reshape操作将其从二维变成了三维tensor，第一个维度表示样本数量，第二个维度表示每个样本只有一个标签，第三个维度表示每个标签只有一个值。最后，将numpy数组转化为PyTorch tensor，可以方便地用于模型的训练和评估。

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train_size = int(len(data_X) * 0.7) test_size = len(data_X) - train_size train_X = data_X[:train_size] train_Y = data_Y[:train_size] test_X = data_X[train_size:] test_Y = data_Y[train_size:]

这是一个将数据集data_X和data_Y按照7:3的比例划分为训练集和测试集的操作。其中train_size表示训练集大小，test_size表示测试集大小，两者之和等于总数据集大小。train_X和train_Y分别表示训练集的特征和标签，test_X和test_Y分别表示测试集的特征和标签。具体实现方式是根据数据集大小和划分比例计算出训练集和测试集的大小，然后分别从数据集中按照比例选取对应的特征和标签。这样的划分方式可以用于模型的训练和评估。

ran_data = dataset for i in range(len(ran_data)); print(ran_data[i]) train_size= int(len(ran_data)*0.7) test_size=len(ran_data)-train_size train_dataset,test_dataset=torch.utils.data.random_split(ran_data,[train_size, test_size])

您的代码有一些小错误，我来帮您修正一下：

import torch
from torch.utils.data import random_split

ran_data = dataset  # 假设您已经定义了 dataset 变量
train_size = int(len(ran_data) * 0.7)
test_size = len(ran_data) - train_size

train_dataset, test_dataset = random_split(ran_data, [train_size, test_size])

for data in train_dataset:
    print(data)

for data in test_dataset:
    print(data)

这样您可以将 `ran_data` 数据集随机划分为训练集和测试集，并在循环中打印出每个样本。请确保您先定义了 `dataset` 变量并将其赋值给 `ran_data`。