data3里有19361个数据，随机分成两组，第一组19000个，第二组361个，随机数种子42

在Python中，如果你有一个名为`data3`的数据集，共有19361个数据点，你可以使用NumPy库来实现这种划分。首先，你需要导入所需的库并设置随机数种子以保证结果的可复现性：

import numpy as np
np.random.seed(42) # 设置随机数种子

# 假设data3是一个numpy数组
data3 = np.array([...])  # 请替换为实际数据

# 随机选择19000个元素作为第一组
group1_indices = np.random.choice(len(data3), size=19000, replace=False)

# 使用选取的索引创建第一组数据
group1_data = data3[group1_indices]

# 计算剩余的361个数据点作为第二组
group2_data = data3[~np.isin(np.arange(len(data3)), group1_indices)]

# 现在，group1_data包含19000个随机抽取的数据，group2_data包含剩余的361个数据

这里的`~np.isin()`用于找到不在`group1_indices`中的索引，然后从`data3`中获取对应的值。