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Hexonic PDF Split and Merge 是一款功能强大的 PDF 文件分割和合并工具。它可以帮助用户将一个或多个 PDF 文件分割成多个单独的文件，或者将多个 PDF 文件合并为一个文件。

使用 Hexonic PDF Split and Merge 非常简单。首先，用户可以选择要分割的 PDF 文件或要合并的多个 PDF 文件。然后，用户可以设置分割或合并的方式。例如，用户可以选择按页码范围进行分割，按固定页数进行分割，或者将多个文件按顺序合并。

此外，Hexonic PDF Split and Merge 还提供了其他一些有用的功能。例如，用户可以添加页眉和页脚，设置分割后的文件命名方式，指定输出文件夹等等。这些功能使得用户可以根据自己的需求和喜好来定制分割和合并的过程。

Hexonic PDF Split and Merge 还具有快速和高效的特点。它可以处理大型 PDF 文件，并在短时间内完成分割和合并的操作。这使得用户可以更快速地处理和管理大量的 PDF 文件。

总之，Hexonic PDF Split and Merge 是一款非常实用的工具，适用于需要频繁处理 PDF 文件的用户。它不仅简单易用，还提供了多种功能和定制选项，帮助用户更高效地进行文件分割和合并操作。

相关问题

与ShuffleSplit与tran_test_spilt有什么区别

ShuffleSplit和train_test_split都是用于数据集划分的方法，但是它们的应用场景和划分方式不同。

train_test_split是将数据集随机划分为训练集和测试集，通常将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。这种方法通常用于简单的模型评估和测试，因为它只使用一次划分，并且不能有效地利用数据集来进行模型的调整和改进。

ShuffleSplit是一种交叉验证方法，它可以将数据集随机打乱，并将数据集分成多个不重叠的子集。每个子集都可以作为测试集来评估模型的性能，其余的子集则作为训练集来训练模型。这种方法可以有效地利用数据集来进行模型评估和训练，并且可以进行多次划分来进一步提高模型的性能。

因此，train_test_split适用于简单的模型评估和测试，而ShuffleSplit适用于更复杂的模型评估和调整。

from sklearn.model_selection import train_test_spilt

对不起，你的代码有一个小错误。正确的导入方式是从`sklearn.model_selection`模块中导入`train_test_split`函数，而不是`train_test_spilt`。

正确的导入方式是：

from sklearn.model_selection import train_test_split

`train_test_split`函数可以用于将数据集划分为训练集和测试集，以进行机器学习模型的训练和评估。